Agenda de defesas de Dissertação e Tese do PPGETI
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Defesa de Tese de Doutorado – Igor Rocha de Sousa
Título: Contribuições à Síntese de Controladores Fracionários: Simulação Numérica, Identificação, Sintonia de Parâmetros, Análise de Estabilidade e Implementação Embarcada
Data: 20/06/2025
Horário: 13:00
Local: Sala de Seminários do GREAT/UFC, Bloco 942-A, Campus do Pici
Banca Examinadora:
Guilherme de Alencar Barreto (UFC, Orientador)
Kleber Zuza Nobrega (UFC, Coorientador)
Bismark Claure Torrico (UFC)
Claudio Marques de Sá Medeiros (IFCE)
Julio Elias Normey-Rico (UFSC)
Pedro Luis Dias Peres (UNICAMP)
Resumo:
Nesta tese, são desenvolvidas e implementadas propostas inovadoras para diferentes etapas que compõem o projeto eficiente de controladores de ordem fracionária, a saber: simulação numérica, identificação de sistemas, análise analítica de estabilidade, sintonia de parâmetros e implementação embarcada. Para a etapa de análise de estabilidade, desenvolve-se uma proposta completamente inédita com o auxílio da função Lambert-Tsallis para determinar os polos de sistemas de controle fracionário cuja equação característica assume a forma genérica de um trinômio dado por ansn + am sm + a0 = 0, n, m ∈ℚ* e an . am . a0 ≠ 0. Como consequência, desenvolve-se também uma equação analítica capaz de definir os limites dos parâmetros do controlador que asseguram a estabilidade de tais sistemas. A fim de ilustrar o uso das ferramentas desenvolvidas, são considerados tanto plantas hipotéticas extraídas da literatura quanto plantas reais. Essa capacidade analítica é estendida para a sintonia de parâmetros, de modo que o espaço de busca de um algoritmo de otimização assume o hipervolume correspondente à região de estabilidade do sistema de controle em questão. Para validar a abordagem em um contexto de aplicação real, é desenvolvido um controlador fracionário discreto embarcado em uma incubadora neonatal para controle de temperatura. O modelo da planta foi obtido através de um algoritmo proposto nesta tese para identificação recursiva de sistemas fracionários, baseado no algoritmo LMS. O modelo de ordem fracionária alcançou VAF de 97,84%. Durante a sintonia do controlador, as simulações computacionais são realizadas através de equações discretas desenvolvidas nesta tese, apresentando tempo de processamento da ordem de 250 vezes menor em relação às toolboxes disponíveis na literatura da área. Por fim, propõe-se uma implementação deste controlador no microcontrolador de 8 bits da incubadora, através de sua representação por uma rede neural MLP com o objetivo de mitigar a perda de otimalidade que ocorre nos métodos tradicionais de discretização destes controladores. A proposta obteve RMSE = 0,0715, frente aos 0,5032 da técnica de Merrikh-Bayat. No sistema embarcado, com apenas 4 neurônios na camada oculta, o controlador fracionário neural demandou apenas 6,511 ms para execução, ocupando 1556 bytes de memória de programa e 241 bytes de RAM. A resposta do sistema de controle apresentou um sobressinal de 0,77% e um tempo de acomodação de 11.787 s.
Palavras-chave: controlador PID fracionário; análise de estabilidade; função Lambert-Tsallis; identificação de sistemas; simulação numérica; regressão não linear; sistemas embarcados.
Defesa de Tese de Doutorado – Diego da Mota Colares
Título: The Influence of SrTiO Addition on the Dielectric Properties of BaTiSiO for High Frequency Microwave Components
Data: 16/06/2025
Horário: 14:00
Local: Google Meet (o link será divulgado posteriormente)
Banca Examinadora:
Antonio Sérgio Bezerra Sombra (UFC, Orientador)
José Cláudio do Nascimento (UFC)
Francisco Nivaldo Aguiar Freire (UFC)
Cláudio Lenz César (UFRJ)
Humberto Dionísio de Andrade (UFERSA)
Resumo:
Esta tese investigou as propriedades estruturais, morfológicas e dielétricas de Ba₂TiSi₂O₈ (BTS) com adições de SrTiO₃ (STO) em proporções de 0, 5, 10, 15 e 20% em peso, abrangendo as faixas de radiofrequência (RF, f < 300 MHz) e micro-ondas (MW, 300 MHz < f < 300 GHz). Os compósitos cerâmicos foram sintetizados por meio do método de reação em estado sólido, prensados uniaxialmente a 15,2 MPa em discos cilíndricos e sinterizados a 1200 °C por 4 horas. A análise morfológica, realizada por Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV), revelou uma evolução microestrutural distinta com a incorporação de STO. Estudos de difração de raios X foram conduzidos para identificação de fases e refinamento estrutural. A análise por Espectroscopia de Impedância Complexa (CIS) correlacionou as propriedades dielétricas com as características microestruturais, sendo que o modelo de Maxwell-Wagner-Sillars foi o que melhor explicou o comportamento observado. Os compósitos cerâmicos apresentaram energias de ativação (Ea) variando entre 1,76 e 1,92 eV. Os coeficientes de capacitância térmica (TCC) para composições com 10–15% de STO ficaram dentro de ±1500 ppm·°C⁻¹. Diagramas de Nyquist foram usados para analisar o comportamento dielétrico, modelando os efeitos do grão e das fronteiras de grão por meio de circuitos equivalentes com elementos de fase constante (CPE). Para a análise na faixa de micro-ondas, o coeficiente de temperatura da frequência ressonante (τf), obtido pelo método Silva-Fernandes-Sombra (SFS), indicou estabilidade térmica ideal para adição de 3% de STO (τf = +9,23 ppm·°C⁻¹), tornando-o adequado para aplicações em antenas. As medições de Hakki-Coleman mostraram fatores de qualidade aprimorados (53,64 ≤ Q ≤ 110,50), tangentes de perdas (tan δ) reduzidas e valores de permissividade (εᵣ) adequados. Simulações numéricas demonstraram eficiência eletromagnética superior a 96% quando os compósitos funcionaram como antenas.
Palavras-chave: materiais dielétricos; micro-ondas; SrTiO; BaTiSiO; alta frequência.
Defesa de Tese de Doutorado – Débora Ferreira de Assis
Título: Sistema de Auxílio ao Diagnóstico do Glaucoma em Imagens do Fundo de Olho: Método Adaptativo Baseado em Transfer Learning e Estimação Usando Regressão
Data: 28/02/2025
Horário: 09:00
Local: Auditório do LESC
Banca Examinadora:
Paulo Cesar Cortez (UFC, Orientador)
Guilherme de Alencar Barreto (UFC)
Victor Hugo Costa Albuquerque (UFC)
Frederico Gadelha Guimarães (UFMG)
Plácido Rogério Pinheiro (Unifor)
João Alexandre Lôbo Marques (University of Saint Joseph)
Resumo:
O glaucoma é uma doença ocular crônica que afeta o nervo óptico, responsável por transmitir informações visuais dos olhos ao cérebro. Caracterizado pela degeneração progressiva desse nervo, esta é a principal causa de cegueira irreversível no mundo. A prevalência do glaucoma tem projeções crescentes nas próximas décadas, podendo atingir 111,8 milhões de pessoas no mundo em 2040, especialmente em populações com limitado acesso a exames oftalmológicos regulares. Ao possibilitar a análise rápida e precisa de grandes volumes de dados, a visão computacional amplia o alcance do diagnóstico precoce, contribuindo para um controle mais eficaz do glaucoma. Embora técnicas de visão computacional avancem no auxílio ao diagnóstico, elas costumam demandar alta capacidade computacional. Logo, a literatura carece de métodos de diagnóstico que possibilitem desempenho satisfatório nas taxas de acerto e custo computacional reduzido, que são essenciais para o rastreamento do glaucoma em áreas remotas e com infraestrutura de saúde restrita. Esse estudo tem o objetivo de contribuir para suprir essas lacunas, trazendo uma abordagem de detecção baseada em redes neurais convolucionais (CNNs) para o treinamento dos dados, e o uso de regressão nos dados de teste para estimação das características das imagens. O objetivo é utilizar redes de transfer learning adaptativa para otimizar a extração e redução dimensional das características relevantes durante o treinamento. Após a rede aprender as características importantes da imagem do fundo de olho, na etapa de teste utiliza-se o modelo de regressão que estima essas características a partir da imagem vetorizada reduzida por análise de componentes principais. Esse método conserva a precisão do diagnóstico com menor custo computacional. Para utilizar os algoritmos desenvolvidos, será implementado um sistema web eficiente que possibilita a triagem de casos de glaucoma por meio de análise de imagens do fundo de olho, além de ter suporte para dispositivos portáteis, permitindo o uso em locais com infraestrutura limitada. Os resultados demonstram uma redução no processamento computacional, principalmente no tempo para extração das características, sem perda substancial nas métricas. Dessa forma, este método tende a contribuir na área acadêmica com avanços na literatura em pesquisas futuras sobre a aplicação de métodos de visão computacional, além de beneficiar a população de regiões remotas com baixo acesso a exames oftalmológicos, profissionais da saúde e sistemas de saúde pública que buscam aprimorar o rastreamento do glaucoma.
Palavras-chave: Glaucoma; Transfer Learning; Sistema Web; Regressão; Classificação; Segmentação
