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Title:	Redes neurais aplicadas no diagnóstico de descargas parciais.
Other Titles:	Neural networks applied in the diagnosis of partial discharges.
???metadata.dc.creator???:	GOUVEIA, Francisco Alex de Oliveira.
???metadata.dc.contributor.advisor1???:	COSTA, Edson Guedes da.
Keywords:	Redes neurais artificiais;Diagnóstico de descargas parciais;Descargas parciais;Operadores estáticos;Arquitetura de redes neurais;Algoritmo Resilient Propagation;Isolamento elétrico;Medição de descargas pariciais;Sinais de descargas parciais;Artificial neural networks;Diagnosis of partial discharges;Partial discharges;Static operators;Neural network architecture;Resilient Propagation Algorithm;Electrical insulation;Measurement of parental discharges;Signs of partial discharges
Issue Date:	Oct-2008
Publisher:	Universidade Federal de Campina Grande
Citation:	GOUVEIA, Francisco Alex de Oliveira. Redes neurais aplicadas no diagnóstico de descargas parciais. 2008. f48. , Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2008. Disponível em:http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17274
???metadata.dc.description.resumo???:	O isolamento elétrico constitui uma parte importante de um sistema elétrico, fundamental para sua segurança e funcionamento eficaz. Devido sua importância existe a necessidade de realizar periodicamente diagnósticos que possam caracterizar o estado do isolamento dos equipamentos, identificando possíveis anomalias. Dentre as técnicas de avaliação existente, a medição de descargas parciais mostrou-se ao longo de vários anos de estudo uma ferramenta confiável na detecção de anomalias. Os estudos a cerca das descargas parciais visam aperfeiçoar os sistemas de aquisição, desenvolver metodologias de ensaio e técnicas de analise dos sinais obtidos. Devido as características, o sinal de descarga parcial apresenta formato especifico para cada tipo e nível de anomalia avaliada, o que representa uma especie de impressão digital do defeito e pode ser utilizado para distinguir padrões com relação ao estado do isolamento. A analise dos sinais de descargas e uma tarefa subjetiva que depende necessariamente da experiencia do responsável que ira avaliar as características do sinal e compara-la com algum exemplo da literatura. O fato motiva a utilização de ferramentas matemáticas com objetivo de extrair características que possam representar o formato do sinal de descarga, para assim facilitar a classificação de padrões das descargas. Por se tratar de uma tarefa com caráter subjetivo, a classificação pode fazer uso de técnicas de processamento de informações baseadas no funcionamento do cérebro humano, chamadas redes neurais artificiais. As redes servem para realizar a identificação e classificação de padrões do isolamento estudado. A classificação e a identificação dos padrões são conseguidas mediante processo de aprendizagem onde diversos padrões de descargas parciais são apresentados a rede neural e, a partir de algoritmos de aprendizagem, a rede e dotada da capacidade de generalizar o fenômeno estudado. O trabalho consistiu em utilizar sinais de descargas parciais obtidos em ensaios de laboratório, dos quais extraíram-se características por meio de operadores estatísticos que serviram para caracterizar o comportamento da descarga. Os dados formaram uma base de conhecimento para treinamento de algumas estruturas de rede neural. Alguns testes foram realizados com as características extraídas dos sinais visando quantificar o grau de importância de cada operador estatístico no desempenho da rede.
Keywords:	Redes neurais artificiais Diagnóstico de descargas parciais Descargas parciais Operadores estáticos Arquitetura de redes neurais Algoritmo Resilient Propagation Isolamento elétrico Medição de descargas pariciais Sinais de descargas parciais Artificial neural networks Diagnosis of partial discharges Partial discharges Static operators Neural network architecture Resilient Propagation Algorithm Electrical insulation Measurement of parental discharges Signs of partial discharges
???metadata.dc.subject.cnpq???:	Engenharia Elétrica.
URI:	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17274
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