DC Field | Value | Language |
dc.contributor.advisor1 | Duque, Carlos Augusto | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6885901755516721 | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Silva, Leandro Rodrigues Manso | - |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1421239770201461 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Andrade Filho, Luciano Manhães de | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5454168673866452 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Ferreira, Danton Diego | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/9976401541377939 | pt_BR |
dc.creator | Almeida, Afonso Henrique Souza de | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/8067222400456541 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-09-04T15:20:08Z | - |
dc.date.available | 2024-09-03 | - |
dc.date.available | 2024-09-04T15:20:08Z | - |
dc.date.issued | 2024-06-18 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17305 | - |
dc.description.abstract | Channel Equalization encompasses a set of advanced signal processing techniques
that are essential in systems where the propagation medium interferes with the information
transmitted through the channel. Its application aims to mitigate the adverse effects caused
by distortions in communication channels, such as attenuation, interference, dispersion, and
nonlinearities. Equalization is crucial for Power Quality, considering that the channel does
not exhibit a constant response in the frequency domain and therefore distorts the harmonic
components and, consequently, the transmitted signal itself. In medium and high voltage
networks of the power system, instrumentation transformers play a vital role. They reduce
the magnitude of voltage and current signals to levels compatible with measuring equipment.
These transformers, which are costly and designed for long service life, are present in all
power substations and are designed to have good accuracy for measuring the fundamental
component. Therefore, they are not suitable for measuring harmonic components and can
present errors in magnitude and phase greater than 100%.One possibility to utilize these
transformers for measuring harmonic components or acquiring waveforms with reduced
distortion is to use adaptive equalization. This procedure, which is rarely explored in
the literature for improving instrumentation transformers (TI), is investigated in this
dissertation. Although there are a few works on linear adaptive equalization, this study
presents an approach using nonlinear adaptive equalization. Thus, this work presents the
study of nonlinear techniques to make the equalization of instrumentation transformers
more robust. The techniques investigated include the Volterra Series, Bilinear IIR network
in the difference equation form, and neural networks. The motivation for using nonlinear
equalization is not to equalize the nonlinear characteristics of the channels, as the channels
used in this work are still linear, but rather to overcome some restrictions of linear
equalizers, such as the need for a minimum phase channel. It is also expected that using
nonlinear equalization will improve the frequency response of the equalized channel. To
quantify the stability of the algorithm, the Mean Squared Error (MSE) is observed, while
the accuracy of the equalizers is measured by the Total Vector Error (TVE) metric. In the
studied scenarios, the Bilinear technique presented the best results on average, keeping the
TVE below 3% in practical tests. All algorithms used a supervised process, thus requiring
a reference signal for the equalization process. | pt_BR |
dc.description.resumo | A Equalização de Canal engloba um conjunto de técnicas avançadas de processamento de sinais, essenciais em sistemas onde o meio de propagação interfere na informação
transmitida através do canal. Sua aplicação visa mitigar os efeitos adversos causados
por distorções em canais de comunicação, como atenuação, interferência, dispersão e
não linearidades. A equalização é crucial para a Qualidade de Energia, considerando
que o canal não apresenta uma resposta constante no domínio da frequência e portanto,
distorce os componentes harmônicos e consequentemente o próprio sinal sendo transmitido.
Em redes de média e alta tensão do sistema elétrico de potência, os transformadores
de instrumentação desempenham um papel vital. Eles reduzem a magnitude dos sinais
de tensão e corrente para níveis compatíveis com os equipamentos de medição. Esses
transformadores, de custo elevado e projetados para longa vida útil, estão presentes em
todas as subestações de energia e foram projetados para ter boa acurácia para a medição do
componente fundamental e, portanto, não são adequados para a medição dos componentes
harmônicos, podendo apresentar erros de magnitudes e fases maiores que 100%. Uma possibilidade de aproveitar esses transformadores para a utilização de medição de componentes
harmônicos, ou para a aquisição de formas de ondas com distorção reduzida, é a utilização
de equalização adaptativa. Este procedimento, pouco explorado na literatura para a
melhoria dos transformadores de instrumentação (TI), é investigado nesta dissertação.
Embora existam alguns poucos trabalhos de equalização adaptativa linear, este trabalho
apresenta uma abordagem utilizando equalização adaptativa não linear. Deste modo,
este trabalho apresenta o estudo de técnicas não lineares para tornar a equalização dos
transformadores de instrumentação mais robusta. As técnicas investigadas incluem a Série
de Volterra, a rede IIR Bilinear na forma de equação à diferença e as redes neurais. A
motivação do uso da equalização não linear não está em equalizar as características não
lineares dos canais, pois os canais utilizados neste trabalho são ainda lineares, mas sim,
superar algumas restrições dos equalizadores lineares, como por exemplo, a necessidade de
canal de fase mínima. Também se espera, com o uso da equalização não linear, melhorar a
resposta em frequência do canal equalizado. Para quantificar a estabilidade do algoritmo,
é observado o Erro Médio Quadrático (MSE), enquanto a precisão dos equalizadores é
medida pela métrica do Erro Total do Vetor (TVE). Nos cenários estudados, a técnica
Bilinear apresentou os melhores resultados em média, mantendo o TVE abaixo de 3% nos
ensaios práticos. Todos os algoritmos utilizaram o processo supervisionado, necessitando,
portanto, de um sinal de referência para o processo de equalização. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Faculdade de Engenharia | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFJF | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights | Attribution 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | * |
dc.subject | Serie de volterra | pt_BR |
dc.subject | Rede bilinear | pt_BR |
dc.subject | Equalização não linear supervisionada | pt_BR |
dc.subject | Filtragem adaptativa | pt_BR |
dc.subject | Rede multilayer perceptron | pt_BR |
dc.subject | Volterra series | pt_BR |
dc.subject | Bilinear network | pt_BR |
dc.subject | Supervised nonlinear equalization | pt_BR |
dc.subject | Adaptive filtering | pt_BR |
dc.subject | Multilayer perceptron network | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | pt_BR |
dc.title | Equalização não-linear supervisionada de transformadores de medição para aplicações em qualidade de energia | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
Appears in Collections: | Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações)
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