Inteligência computacional no sensoriamento a fibra ótica
Ano de defesa: | 2017 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | , , , |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2873 |
Resumo: | Esta tese apresenta aplicações de inteligência computacional para o aprimoramento de sensoriamento ótico realizado com sensores em fibra ótica. Para tanto, redes neurais artificiais (perceptron de múltiplas camadas), máquinas de vetor de suporte para regressão, evolução diferencial e métodos de sensoriamento compressivo são empregados em conjunto com transdutores de redes de Bragg em fibras óticas. As redes neurais artificiais, máquinas de vetor de suporte para regressão e redes de Bragg são empregadas na localização de uma carga aplicada sobre uma placa de acrílico. É apresentado um novo método utilizando evolução diferencial para a solução do problema do espalhamento inverso em redes de Bragg em fibra ótica, propondo o uso de restrições para solucioná-lo na ausência de informação de fase do sinal refletido. Um método para a detecção de múltiplas cargas posicionadas acima de uma placa de metal é proposto. Neste método, a placa de metal é suportada por anéis de ferro contendo redes de Bragg em fibra ótica e a detecção das cargas é realizada com o uso de métodos de sensoriamento compressivo para a solução do problema inverso subdeterminado resultante. A troca dos anéis de ferro por blocos de silicone e um novo método baseado em sensoriamento compressivo e evolução diferencial são propostos. Os resultados experimentais mostram que os métodos computacionais propostos auxiliam o sensoriamento e podem permitir uma melhoria da resolução espacial do sistema sem a necessidade do aumento do número de elementos transdutores. |