Classificadores Nebulosos Aplicados a Análise de DGA em Transformadores de Potência

8/17/2019 Classificadores Nebulosos Aplicados a Análise de DGA em Transformadores de Potência

1/12


2/12

Sistemas Nebulosos – 2o Semestre/2015 – Trabalho Final – Arthur A. M. Farah & Wagner J. e Al!arenga Jr.

iniretamente os resultaos* uma !e9 ue as tnias e anlisen6o reali9am istin6o estes +atores* tal omo o moelo e/ou o+abriante o trans+ormaor seno analisao os aoslimtios e a agressi!iae o ambiente e instala6o oeui,amento o histrio e e!entos entre outros =G>.

ao o grane ,erentual e inter,reta:es err4neasa,resentaas ,ela literatura* uano na a,lia6o e tniaslssias* o ,resente trabalho sugere o em,rego e sistemasnebulosos ,ara reali9ar a a!alia6o e iagnstios e +alhasini,ientes a ,artir a IA em leo isolante etrans+ormaores e ,ot-nia. ara isso* s6o em,regaas uasi+erentes ,ro,ostas@ um sistema aa,tati!o e in+er-nianeuroLi+usa CANF#SD e um lassi+iaor aa,tati!o neuroLi+uso CANFD. Ambos os sistemas ,ermitem a e3tra6o iretae in+orma:es a ,artir e bases e aos histrias* as uais

,oem ser mani,ulaas e maneira a seleionar asos eanlise mais similares ao os trans+ormaores senoamostraos Ci.e.* mesmo moelo e eui,amento* mesmo

,orte* mesma a,lia6oD. A utili9a6o estes sistemas ,ermite areu6o os erros e lassi+ia6o* e!io ; a,reni9agemireta e orrela:es entre as rela:es gasosas e as +alhasini,ientes e3istentes* sem a neessiae e a,reia6o ,or

,arte e um es,eialista laboratorial.

7mbora tenham sio esassas* ,ela literatura ,esuisaa* autili9a6o essa tratati!a no ,roblema onsierao* os sistemasi+usos e in+er-nia e lassi+ia6o t-m sio a,liaos emuma srie e outros ,roblemas ,rtios relaionaos aoreonheimento e ,ar:es* tais omo no iagnstio e +alhase outros !ariaos ti,os e ,roblemas* retornano resultaos eenorme rele!Bnia. Tal +ato moti!a aina mais as a,lia:esaui ,ro,ostas.

##.M7T%%H%I#AS %N7N#%NA#S A$A A NH#S7 7IAS7S #SS%H#%S 7 #AINKST#% 7 FAHOAS

# N##7NT7S

%s gases omumente enontraos em ilui6o no leo etrans+ormaores em o,era6o s6o@ o3ig-nio C%2D* hirog-nio

CO2D* mon3io e arbono C%D* metano CO GD* etano C2OPD*etileno C2OGD* aetileno C2O2D* entre outros. % iagrama a+igura 1 re,resenta este e outros gases* orrelaionanoiagnstios ,ro!!eis* omumente le!antaos atra!s aIA. ara a reali9a6o esses iagnstios* s6o a,liaosi+erentes ritrios e anlise* baseaos no relaionamento euantiaes os i+erentes ti,os e gases ienti+iaos euanti+iaos nas amostras e leo.

Ao longo a histria* !rios mtoos +oram esen!ol!ios ,ara reali9ar esta anlise* e moo a iniar um iagnstiomais ,roeente ,oss?!el. Nestes* a nature9a e a onentra6oos gases iniam o ti,o e a se!eriae as +altas ini,ientes.As ta3as e ,rou6o estes gases tambm s6o iniaores

,ara a etermina6o o ti,o e a e!olu6o e +altas nostrans+ormaores e ,ot-nia.

Fig. 1. $ela6o e gases issol!ios em amostras e leo mineral isolantee orres,onentes iagnstios. Fonte@ =G>.

7m seu-nia ser6o a,resentaos os ,rini,ais mtoosenontraos na literatura ,ara a reali9a6o a IA. % * ,araa a,lia6o e algumas estas tnias. Qaseao nase+ii-nias enontraas* o ,r3imo t,io ,ro,:e aonstitui6o e a,lia6o e sistemas nebulosos ,ara areali9a6o e iagnstios ,ela IA.

A. Método de Rogers

% mtoo e $ogers utili9a uatro rela:es C+ra:esD os

ino gases en!ol!ios no ,roesso e eteriora6o omaterial isolante* ,ara etermina6o a oni6o otrans+ormaor. rimeiro +eito uma oi+ia6o as rela:esCon+orme a Tabela #D e ,ara aa seu-nia e igo assoiao um ti,o e +alha Ce aoro om a Tabela ##D.

TAQ7HA #%#F#A()% A$A MRT%% 7 $ %I7$S

Relação EntreGases

Valores Código

CH4/H2

≤ 0.1 5> 0.1 e <

10

≥ 1 e < 3 1≥ 3 2

C2H6/CH4 < 1 0≥ 1 1

C2H4/C2H6

< 1 0≥ 1 e < 3 1

≥ 3 2

C2H2/C2H4

< 0.5 0≥ 0.5 e <

31

≥ 3 2

TAQ7HA ###AINKST#% A$A MRT%% 7 $ %I7$S

Código Falha Característica

2


3/12


0 0 0 0 Deterioração Normal5 0 0 0 Descargas arciais1 0 0 0 !e"e #o$rea%&ecime'to (< 150oC)2 0 0 0 !e"e #o$rea%&ecime'to (< 150oC)1 1 0 0 #o$rea%&ecime'to (e'tre 150oC e 200oC)2 1 0 0 #o$rea%&ecime'to (e'tre 150oC e 200oC)0 1 0 0 #o$rea%&ecime'to (e'tre 200oC e 300oC)0 0 1 0 #o$rea%&ecime'to *eral em Co'+&tores1 0 1 0 Corre'te +e Circ&lação 'as ,o$i'as1 0 2 0 Corre'te +e Circ&lação e'tre ,o$i'as e

-a'%&e0 0 0 1 Descargas sem l&o +e 'ergia0 0 1 1 rco com l&o +e 'ergia0 0 2 2 rco com l&o +e 'ergia0 0 2 2 Ce'telame'to Co't'&o ara ote'cial

l&t&a'te5 0 0 1 Descargas arciais com o'itorame'to5 0 0 2 Descargas arciais com o'itorame'to

C2/C>11

-emerat&ra 'a 7solação #&erior 8 Normal

B. Método de Doernenburg

% mtoo e oernenburg tambm se baseia em rela:esentre os gases* ,orm* assoiano iretamente os !alores

relati!os os gases om as oni:es e +alta Csem utili9ar oi+ia:esD. Tal mtoo n6o ,re!- inia:es ,ara o+unionamento normal o trans+ormaor. Toa!ia s6oestabeleias ertas oni:es ,ara !aliar a a,lia6o omtoo. % ritrio em,regao ,ara a ienti+ia6o e +alhas esrito atra!s a Tabela ###* enuanto ue os !aloresini!iuais ,ara a onentra6o e gases* neessrias ;a,lia6o o mtoo* s6o aos atra!s a tabela #. eaoro om a norma =E>* o mtoo s !lio uano* nom?nimo um os gases ue om,:em as rela:es ,rini,ais*

,ossuir uma onentra6o su,erior ao obro o !alor a,resentao na tabela #* e ,elo menos um os gases em aarela6o au3iliar ,ossuir !alor e onentra6o su,erior ao

!alor tambm a,resentao na tabela #.TAQ7HA ###

#AINKST#% A$A MRT%% 7 %7$N7NQ'$I

Tipo deFalha

9elaç:es ri'ciais 9elaç:es &iliaresCH4/H2 C2H2/C2H4 C2H6/C2H2 C2H2/CH4

#o$re%&ecime'to

> 1 < 0.;5 >0.4 0.4 0.1 e< 1

>0.;5 0.3

TAQ7HA #%N7NT$A(7S 7 AH#A()% A$A MRT%% 7 %7$N7NQ'$I

Tipo deGás

H2 CH4 C2H6 C2H4 C2H2

Co'ce'tração (/)

200 50 15 60 15

C. Método de Duval

% mtoo esen!ol!io ,or u!al le!a em onta asuantiaes ,erentuais relati!as e tr-s gases@ aetileno*metano e etano. A rela6o entre as uantiaes relati!as osgases e as +alhas a elas assoiaas* esrita atra!s e um

triBngulo* o ual mostrao na +igura 2. aa regi6o otriangulo loali9a uma ,ossibiliae e +alha* iagnostiaaon+orme a rela6o entre os gases. %s ,oss?!eis iagnstioss6o a,resentaos@ Cesargas ,ariais L oronaD T1 C+altastrmias abai3o e E00 D T2 C+altas trmias entre E00 eU00 D TE C+altas trmias maiores ue U00 D 1Cesarga e bai3a energia L entelhamentoD 2 Cesarga ealta energia L aro eltrioD T Coorr-nia simultBnea e

+alta trmia e aroD.

Fig. 2. iagrama Ternrio e u!al. Fonte@ =G>.

D. Método do Gás Chave

% mtoo os gasesLha!es o mais sim,les ,araiagnstio* o ual utili9a omo ritrio a,enas rela:es eonentra6o e gases issol!ios* ,oeno utili9ar asonentra:es ini!iuais iretamente ,ara !alia6o. A tabela* relaiona o gs ue ,reomina na mistura om a +alha uelhe eu origem. % ,erentual o gs baseao no total e

gases ombust?!eis issol!ios no leo isolante.

TAQ7HA $#TR$#%S A$A MRT%% % IS OA7

FaltaGásChav

eCritério

% deGases

rco C2H2

*ra'+e %&a'ti+a+e +e H2 eC2H2? e'or %&a'ti+a+e +eCH4 e C2H4? -raços +e C e

C2 i'+icam %&e a cel&loseo+e estar e'"ol"i+a.

H2 @ 60AC2H2 @30A

Coro'a H2

*ra'+e %&a'ti+a+e +e H2? -raços +e CH4 com e%&e'a%&a'ti+a+e +e C2H6 e C2H2?

C e C2 o+em ser

comara+os se a cel&loseesti"er e'"ol"i+a.

H2 @ B5ACH2 @

13A

#o$rea%&ecime'

toC2H4

*ra'+e %&a'ti+a+e +e C2H4?e'or %&a'ti+a+e +e C2H6?

-raços +e C2H2 H2 C e C2.

C2H4 @63A

C2H6 @20A

#o$rea%&ecime'

to +aCel&lose

C*ra'+es %&a'ti+a+es +e C

e C2. o+em eistiri+rocar$o'etos.

C @2A

E


4/12


5/12


###. M7T%%H%I#A $%%STA

on+orme esrito anteriormente* um ,roblema assoiaoaos mtoos on!enionais e IA a bai3a ,reis6o osresultaos e a e,en-nia a eis6o +inal ,or ,arte e umes,eialista. Assim a utili9a6o e sistemas inteligentes e/ouh?brios !em seno reuisitaa e maneira a su,rir tais

,roblemas* om ,ossibiliaes e atingir iagnstios maison+i!eis.

e +orma a onstituir um sistema e lassi+ia6o ue se8a*ao mesmo tem,o* sim,les e inter,ret!el* ,oeno ainao+ereer a ,ossibiliae e ser aa,t!el a uesitos es,e?+iosos eui,amentos* neste trabalho s6o im,lementaos oisi+erentes sistemas i+usos* ambos baseaos em moelos oti,o TaXagiLSugenoL\ang CTS\D e orem 9ero* ,ara aonstru6o e sistemas e in+er-nia as +alhas ini,ientes.

Assim* onsierano omo entraas aa uma as ,rini,ais ra9:es entre as onentra:es gasosa ,ro!enientes aIA@ {R} rsub {1} ,ara a ra96o e metano ,or hirog-nio COG/O2D* {R} rsub {2} ,ara a ra96o eaetileno ,or etileno C2O2/2OGD* {R} rsub {3} ,ara a

ra96o e aetileno ,or metano C2O2/OGD* {R} rsub {4} ,ara a ra96o e etano ,or aetileno

C2OP/2O2D e {R} rsub {5} ,ara a ra96o e etileno ,or etano C2OG/2OPD alm e um ,oss?!el iagnstio e sa?a*

,oe ser e+inio um on8unto e m regras nebulosas {R} rsub {i} * ,ara re,resenta6o os sistemas e

in+er-nia e +alhas* on+orme@

Ri: ( Se R1é A1i ) e ( Se R2 é A2i ) e (Se R3é A3 i )

( Se R4 é A4 i ) e ( Se R5 é A5 i ) então yi= Di(1)

A sa?a {y} rsub {i} o moelo nebuloso umaonstante inteira* a ual re,resenta uma lasse es,e?+ia eiagnstio o ,roblema. Neste trabalho* as mesmas s6oresumiamente onsieraas en!ol!eno a,enas o seguinteon8unto e inter,reta:es@ normal C Di _1D* esargas

eltrias / +alha eltria C Di _2D e sobreaueimento / +alha

trmia C Di _ED.

A ,artir este moelo a,resentaa nas ,r3imas subse:esa onstitui6o e ois i+erentes sistemas aa,tati!osnebulosos ,ara iagnstio as +alhas ini,ientes a seremtestaas neste trabalho.

A. (iste#a Ada!tativo de 'n)er*n%ia "euro+Di)usa ,A"&'(-% ,rimeiro ti,o e moelo nebuloso a!aliao ao

atra!s a a,lia6o e um sistema aa,tati!o e in+er-nianeuroLi+usa CANF#SD sob o ,roblema tratao* on+ormemelhorias e+inias sobre o trabalho a re+er-nia =22>.

%s sistemas aa,tati!os e in+er-nia neuroLi+usa CANF#SD+oram iniialmente ,ro,ostos ,or Jang =2E>. 7stes sistemas s6oonebios e maneira a onsierar a atuali9a6o os seus

,arBmetros* os uais s6o ,rogressi!amente aeuaoson+orme o ma,eamento entraaLsa?a os aos e

treinamento is,onibili9aos* inor,orano* esta +orma*+ailiaes ,ara a,reni9ao e aa,ta6o.

Assim* a ,artir e uma aa base e aos e treinamento*onteno n amostras* os on8untos nebulosos

{A} rsub {di} ,resentes nos anteeentes e aa umaas regras ,oem ser e+inios reorrenoLse a utili9a6o ealgoritmos e agru,amento. e maneira geral* as tnias eagru,amento ,ermitem enontrar semelhanas entre os aos*

,ossibilitano uma ,arti6o aeuaa as in+orma:esis,on?!eis. Neste trabalho a tnia e agru,amentosubtrati!o CZsubtrati!e lustering]D ser esolhia. A mesma

baseaa no lulo e ,otenial as amostras* ue umameia inireta a ensiae e aos em eterminaasregi:es o es,ao e entraas. 7ste algoritmo* on+orme

,ro,osto em =2G>* ,ermite assim estimar o n


6/12


7ste ,roeimento ,oe ser re,resentao a ,artir e ummoelo em amaas* seguno a aruitetura e um ANF#S*a,resentao na +igura CED a seguir.

Atra!s a e+ini6o a estrutura o ANF#S* os ,arBmetrosas +un:es e ,ertin-nia s6o otimi9aos on+orme uma basee aos e treinamento* ,ossibilitano a inor,ora6o eonheimentos sobre o sistema original moelao. ara este

,roesso e a,reni9agem* um algoritmo h?brio ombinano

o mtoo os m?nimos uaraos CHS7D e o mtoo egraiente esenente aotao* ,ermitino a sintonia e a8usteos ,arBmetros o moelo. Mais es,ei+iamente* no ,asso ealimenta6o ireta a ree C+ee+or`ar ,assD* manteno os

,arBmetros anteeentes +i3os* as sa?as os ns s6o obtias ata amaa G* e os ,arBmetros os onseuentes

{D} rsub {i}¿

D* s6o ienti+iaas ,elo mtoo HS7. No

,asso re!erso CbaX`ar ,assD* os sinais e erro s6o ,ro,agaos no sentio in!erso e os ,arBmetros osanteeentes C {C} rsub {di} e {σ} rsub {di} Das regras s6o atuali9aos ,elo mtoo o graienteesenente =25*2P>. ela literatura* ,ro!ao ue este

algoritmo h?brio altamente e+iiente na +orma6o o ANF#S*en!ol!eno uma ta3a e on!erg-nia muito mais alta o ueauela obtia a,enas ,ela a onsiera6o a otimi9a6oon8unta e toos os ,arBmetros =25*2P>.

Fig. E. Aruitetura ANF#S

A,s o ,roesso e a,reni9agem* no!as amostras ometerminaas onentra:es e gases ,ro!ias aromatogra+ia ,oem ent6o ser a!aliaas atra!s o ANF#S.

B. Classi)i%ador Ada!tativo "euro+Di)uso + A"&C

% sistema nebuloso anteriormente a,resentao* baseao emANF#S* tem algumas e+ii-nias. A maior elas resie no +atoe sua sa?a n6o ser aa e3atamente ,or um n. ortanto* neste trabalho um seguno moelo nebulosoaa,tati!o tambm em,regao. TrataLse e um lassi+iaor

nebuloso baseao na aeua6o aueles a,resentaos em =2e 2V>* e om a,lia6o ao ,resente tema e estuo.

'ma as !antagens na utili9a6o e sistemas i+usos elassi+ia6o a ine3ist-nia e +ronteiras elimitaoras r?giasentre as lasses !i9inhas. Assim* em eterminaas loaliaeso es,ao ,oss?!el ha!er sobre,osi:es* om aes6o ,ariale aa lasse* sem uma arater?stia neessariamentee3luente entre as mesmas =2U>. 7ste ,onto e !ista re+lete arealiae e muitas a,lia:es* nas uais as ategorias elassi+ia6o t-m limites nebulosos* +orneeno aina umare,resenta6o mais sim,les em a,lia:es u8a ,arti6o oes,ao e entraas se emonstre relati!amente.

ara a one,6o o ANF este trabalho* a eta,a iniial reali9aa e maneira similar ; o ANF#S* atra!s ole!antamento iniial as regras e os on8untos nebulosos

{A} rsub {di} e aa anteeente* a ,artir autili9a6o e tnias e agru,amento* 8untamente ; base eaos +orneia. No!amente s6o onsieraas +un:es e

,ertin-nia gaussianas* on+orme a eua6o 2* e!io aon


7/12


NotaLse ue as uas ,rimeiras amaas o moelo ANFs6o res,eti!as auelas 8 a,resentaas ,ara o ANF#S. Assim olulo o grau e ati!a6o e aa regra Zi] nos ns aamaa 2 s6o igualmente aos* on+orme a eua6o E. %use8a* utili9ao o o,eraor ,routo ,ara on8un6o nebulosaos es,aos e entraa. No trabalho e Jang =2U>* toa!ia* sugeria utili9a6o e outras tLnormas* tais omo o o,eraor eOamaher =E0>.

Na amaa E* a ombina6o linear os graus e ati!a6o etoas as regras s6o le!aos em onta ,ara em,reener o luloos graus e ,ertin-nia assoiao a aa uma as Klasses e3istentes. Nos trabalhos e o e heng =2> e eetisli =2V>* sugerio ue as sa?as se8am ,oneraas* emoo ue eterminaas regras tenham maior ontrole sobreregi:es es,e?+ias o es,ao e entraas. #sto reali9ao a

,artir o on8unto as m regras is,on?!eis* ,ara umaaa lasse k * on+orme a eua6o 5@

βk =∑i=1

m

α i ∙ ωi (5)

7m ue {α} rsub {i} s6o ,esos assoiaos a aauma as regras e3istentes* e tambm relaionaos ao mooomo estas a+etam as suas lasses orres,onentes. Nestetrabalho tais ,esos +oram tios omo seno iguais a um ou9ero* no aso a regra i ser res,eti!amente assoiaa oun6o ; aa +alha ClasseD k . Toa!ia* on+orme inia=2>* o reomenao assoiar os ,esos ao n


8/12


A +igura P* ,or sua !e9* ilustra a istribui6o as amostrason+orme as rela:es ,rini,ais C$ 1 e $ 2D e au3iliares C$ E e $ GDentre gases* ,ro!eno uma re,resenta6o ualitati!a asistribui:es on+orme seus iagnstios. 7stas re,resenta:ess6o as bases os mtoos lssios a,resentaos na se6o 2*seno orrentemente utili9aas na literatura ,ara ilustrar as

bases e aos* e seno* ,ortanto* aui tambm utili9aas. Asrela:es est6o is,ostas em esala logar?tmia.

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

log(R1)

l o g ( R 2 )

Normal

Falha Elétrica

Falha Térmica

CaD

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

log(R3)

l o g ( R 4 )

Normal

Falha Elétrica

Falha Térmica

CbD

Fig. P. $ela:es Iasosas Cem esala logar?tmiaD

CaD rini,ais C$ 13$ 2D CbD Au3iliares C$ E3$ GD

7mbora n6o se8a ,oss?!el is,or on8untamente toas asino rela:es utili9aas omo entraas os moelosnebulosos* ,oss?!el ,re!er ,or estes gr+ios ,ariais ae3ist-nia e sobre,osi6o entre as lasses no es,ao e

arater?stias.R im,ortante estaar tambm ue* e!io ao +ato o

on8unto e aos o 77H ,ossuir a,enas tr-s ,oss?!eislasses* toas as amostras e aos o #7 +oramoniionaas e igual maneira* onsierano ent6o as uas

,ossibiliaes e +alhas eltrias em uma


9/12


%s 20^ os aos restantes s6o* ent6o* utili9aos ,arahear a e+ii-nia os sistemas nebulosos utili9aos nestetrabalho* om,arati!amente ;s im,lementa:es os mtooslssios e oernemburg e e $ogers. Tambm a!aliaa autili9a6o e uma $ee er,tron e M


10/12


CD CeD

Fig. . lassi+ia6o e Falhas #ni,ientes em Trans+ormaores e ot-nia ,or aos a IA

CaD Mtoo e oernemburg CbD Mtoo e $ogers CD $ee MH CD ANF#S CaD ANF

ara +ins e maior eluia6o s6o tambm a,resentaos* ,or


11/12


elorCaso

&+#!% ")#%

100

ior Caso=+ia

elorCaso

!"#$%&'#%&"#%

$#"%625A;12A

300

ior Caso=+ia

elorCaso

;31AB3BA&"#%

5;;A")#'%!)#*%

R !eri+iao nesta oni6o ue* em ambos os mtoos*embora o aumento o n


12/12


trans)or#ador de !ot*n%ia. S6o arlos@ isserta6o e Mestrao – 'ni!ersiae e S6o aulo.

=5> M. Milash 1VG. Mantenço de /rans)or#adores e# 789uido 'solante.S6o aulo@ e. 7gar Qlunher. 1a e* !ol. 1.

=P> J. Q. igiorgio* 2005. Dissolve Gas Analysis o) Mineral 6il 'nsulating &luids. Saramento L 'SA@ Northen Tehnolog[ & Testing.

=U> AQNT 1V2. "BR 2:25 + Guia de inter!retaço da análise dos gaseslivres e dissolvidos.

=> #7 1VVV. Mineral oil + i#!regnated ele%tri%al e9ui!#ent in servi%e ; Guide to the inter!retation o) dissolved and )ree gases analysis. Ne`

orX/N@ The #nstitute o+ 7letrial an 7letronis 7ngineers.=V> M. u!al e A. ablo 2001. 'nter!retation o) gas+in+oil analysis using

'EC !ubli%ation . Miro`sXi* . Heun (tatisti%al Ma%hine 7earning and Dissolved Gas Analysis A Revie@. #777 Transations on o`er eli!er[.

=20> M. Fisher e S. Tenbohlen 200V. '#!roved Condition Assess#ent by &uzzy+Modelling> Adust#ent and Merging o) DGAFs 'nter!retation Methods.

=21> Y. Su* . Mi* H.H. Hai* . Austin* 2000. A )uzzy dissolved gas analysis#ethod )or the diagnosis o) #ulti!le in%i!ient )aults in a trans)or#er .

#777 Transations on o`er S[stems* !.15* n.2* ,,. 5VEL5V.=22> A. AXgunogua* A. Io9utoXb* N. \ilia* %. N. 'ana* 200P. &ault

Diagnosis o) Po@er /rans)or#er ?sing "euro+&uzzy Model . Journal o+ 7letrial & 7letronis 7nginering* !.* n.2* ,,. PVVLU0P.

=2E> J.S.$. Jang* 1VV1. &uzzy Modeling ?sing Generalized "eural "et@orsand al#an &ilter Algorith#. roeings o+ the Ninth Nationalon+erene on Arti+iial #ntelligene CAAA#LV1D* ,,. UP2LUPU.

=2G> S.H. hiu* 1VVG. A %luster etension #ethod @ith etension to )uzzy#odel identi)i%ation. #777 Worl ongress on om,utational#ntelligene.* Fu99[ S[stems* ,,. 12G0–12G5.

=25> 7.. be[l e j. Ikler* 2005. Auto#ati% Dete%tion o) Erythe#ato+(9ua#ous Diseases ?sing Ada!tive "euro+&uzzy 'n)eren%e (yste#s.om,uters in Qiolog[ An Meiine* !.E5* n.5@ ,,. G21LGEE.

=2P> I. Qontem,i* O. Qersini e M. Qirattari* 2001. /he lo%al !aradig# )or #odeling and %ontrol )ro# neuro+)uzzy to lazy learning . Fu99[ Sets anS[stems* !.12* n.1. ,,.5VLU2.

=2U> .T. Sun e J.S. Jang* 1VVE. A "euro+&uzzy Classi)ier and 'ts A!!li%ations. #777 on+erene on Fu99[ S[stems* ,,.VGLVU.

G2B I.H. Do e J.. Ce' 2013, A "euro+&uzzy A!!roa%h in theClassi)i%ation o) (tudentsF A%ade#i% Per)or#an%e. Com&tatio'al7'tellige'ce a'+ Ne&roscie'ce ".2013 7;0; Hi'+aKi&$lisi'g Cororatio' . 1B.

G2 ,. etisli 2010 . Development of an adaptive neuro-fuzzy classier using linguistic hedges: Part 1. ert #LstemsKit licatio's ".3; '.B . 6036101.

G30.. ,o'isso'e 1B;. Summarizing and PropagatingUncertain Information with riangular !orms.7'ter'atio'al Jo&r'al oF roimate 9easo'i'g ".1 .;1 101.

=E1> D.9. orais 2004. "erramenta Inteligente para Detec#$ode "alhas Incipientes em ransformadores %aseada na

&n'lise de (ases Dissolvidos no )leo Isolante* Florian,olis@isserta6o e Mestrao –'ni!ersiae Feeral e Santa atarina.

12

Documents

Classificadores Nebulosos Aplicados a Análise de DGA em Transformadores de Potência