Aplicação de redes neurais para diagnósticos de poluição em isoladores de alta tensão
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2008 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5243 |
Resumo: | Este trabalho se propõe a apresentar uma metodologia para classificar o nível de poluição presente na superfície dos isoladores aéreos de alta tensão, ou seja, diagnosticar o estado do isolamento do sistema elétrico de transmissão através da técnica de reconhecimento de padrões dos sinais de ultra-som emitidos por descargas superficiais nos isoladores a serem classificados via Redes Neurais Artificiais (RNA). Visando este objetivo, foram utilizadas neste trabalho técnicas de extração de atributos dos sinais de entrada da RNA visando viabilizar a execução computacional do treinamento e simulação da rede. Pode-se citar como técnicas de extração utilizadas: o Centróide, Parâmetros Estatísticos e no Domínio da Freqüência. Na aplicação das RNA além da Rede Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP), também foi simulada a Rede de Funções de Bases Radiais (RBF) com o objetivo de realizar uma análise comparativa dos resultados das redes na montagem de processos de classificação, utilizando a técnica de extração de atributos que resultou um melhor desempenho para as redes MLP |
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Visando este objetivo, foram utilizadas neste trabalho técnicas de extração de atributos dos sinais de entrada da RNA visando viabilizar a execução computacional do treinamento e simulação da rede. Pode-se citar como técnicas de extração utilizadas: o Centróide, Parâmetros Estatísticos e no Domínio da Freqüência. 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