Banca de QUALIFICAÇÃO: ANDERSON EGBERTO CAVALCANTE SALLES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ANDERSON EGBERTO CAVALCANTE SALLES
DATA : 22/01/2021
HORA: 13:30
LOCAL: meet.google.com/xwj-xmeq-cpq
TÍTULO:

Diagnóstico de faltas internas em SCIG utilizando redes neurais em FPGA.

PALAVRAS-CHAVES:

Falhas Internas, SCIG, Redes Neurais Artificiais, FPGA.

PÁGINAS: 39
RESUMO:

O objetivo deste trabalho consiste na implementação de um modelo de detecção de faltas internas em turbinas eólicas baseadas na máquina de indução com rotor em gaiola. Para tanto, propõe-se a implementação de um modelo de aprendizado de máquina, embarcado em uma FPGA, que aprenda com os dados e capturem as características das assinaturas elétricas das faltas. O enfoque principal consiste no desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina e na utilização de software voltado à síntese de alto nível para embarcar o modelo em uma FPGA.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1694485 - MARCIO EDUARDO KREUTZ
Interna - 1350250 - ANNE MAGALY DE PAULA CANUTO
Interna - 1882699 - MONICA MAGALHAES PEREIRA
Externo ao Programa - 2885532 - IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA
Externo à Instituição - LUCIANO SALES BARROS - UFPB