No quarto e último experimento avaliou-se o espectro de impedância elétrica e o índice de refração de misturas de gasolina, etanol, diesel e querosene para a caracterização das misturam quanto aos seus componentes. O espectro de impedância elétrica foi medido utilizando um equipamento de terceiros, porém o índice de refração foi lido utilizando um refratômetro fabri- cado localmente pela corrosão de um sensor FBG. Os parâmetros de Cole foram extraídos dos espectros lidos utilizando o algoritmo por PSO apresentado e discutido neste trabalho, enquanto que um valor correlacionado ao índice de refração foi calculado por meio da detecção do compri- mento de onda de pico dos espectros ópticos, por meio do algoritmo de ajuste gaussiano também discutido anteriormente. Um conjunto de amostras compostas por diferentes concentrações de gasolina e etanol foi preparado, onde 12 amostras foram utilizadas para treinar RNAs e SVMs e 5 amostras foram utilizadas para a validação. As RNAs e SVMs foram treinadas com o objetivo de estimar a concentração de etanol na mistura, sendo que diferentes esquemas foram utilizados. Num esquema, os estimadores tiveram como entrada somente os parâmetros R0e τ dos espectros de impedância, enquanto que noutro esquema utilizou-se somente o comprimento de onda de pico como entrada. Um terceiro esquema realizou a fusão dos dados dos dois primeiros esquemas por meio da sua utilização conjunta como entradas para os estimadores, e um quarto utilizou a média do resultado dos dois primeiros esquemas. Os resultados deste experimento mostram que, quando a temperatura é relativamente estável, é possível realizar a estimação com um erro médio de até 0,84 % utilizando uma das RNAs desenvolvidas e de 1,03 % utilizando um dos SVM. Apesar disto, deve-se frisar que poucos dados foram utilizados, sendo que um conjunto de dados mais completo pode fornecer estatísticas mais significativas.
Ao longo do desenvolvimento deste trabalho houve um cuidado especial para a disponibili- zação das implementações que foram realizadas, sendo que todas possuem o código fonte aberto para o público.
5.1 Trabalhos Futuros
No desenvolvimento deste trabalho percebeu-se algumas deficiências e necessidades, que poderão ser tratadas em trabalhos futuros. As principais sugestões que surgiram neste trabalho são:
5.1 Trabalhos Futuros 108 impedância elétrica, como a utilização de análise de componentes principais;
• Verificação do método de correção de espectros de impedância elétrica utilizando o ajuste da função de Cole com o termo Tdutilizando PSO por meio de experimentos realizados com a distorção proposital do espectro de forma controlada;
• Testar os algoritmos de detecção de pico para espectros com outras características, como a variação linear do período da grade em uma FBG (chirp) e com a presença de ruídos e distorções semelhantes aos que os sensores reais estão sujeitos;
• Expansão do experimento de caracterização de misturas de combustível, utilizando um conjunto de dados mais completo. Outra adição necessária para a aplicação prática dos métodos apresentados consiste na compensação de temperatura. A adição de um novo pa- râmetro aos estimadores referente à temperatura pode ser suficiente para tal compensação.
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6 Publicações
Neste Capítulo são listadas as publicações realizadas pelo autor durante o período do mestrado, incluindo trabalhos publicados em conferências, artigos em revistas e programas de código aberto implementados. As publicações estão organizadas por sua principal área de conhecimento.
6.1 Espectroscopia de Impedância Elétrica
O primeiro trabalho publicado no período do mestrado foi o intitulado Extração dos pa- râmetros da função de Cole-Cole utilizando otimização por enxame de partículas (NEGRI; BERTEMES-FILHO; PATERNO, 2010), publicado no XXII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica (CBEB), em 2010. Neste artigo é proposta a extração dos parâmetros da função de Cole utilizando PSO, sendo que o método proposto foi comparado com outros métodos presentes na literatura em testes com dados simulados e experimentais. Os testes também incluíram o uso de uma RNA do tipo MLP para classificação de carnes bovinas. O método proposto mostrou resultados de mesma qualidade em relação ao método de melhor qualidade na literatura, porém com um desempenho computacional superior. Outro trabalho foi publicado no XXII CBEB, com o título Mastitis Characterization of Bovine Milk Using Electrical Impedance Spectros- copy(BERTEMES-FILHO; NEGRI; PATERNO, 2010). Neste artigo foi proposta uma análise inicial do uso de EIE na caracterização de leite bovino quanto sua contagem de células so- máticas. Conclui-se, neste artigo, de que a EIE é uma ferramenta poderosa e prática para esta caracterização do leite bovino.
Os artigos apresentados no XXII CBEB foram retrabalhados e expandidos para publicação em um congresso internacional: 5th European Conference of the International Federation for Medical and Biological Engineering, realizado em Budapest (Hungria). Neste evento publicou- se o artigo Computational intelligence algorithms for bioimpedance-based classification of biological material(NEGRI; BERTEMES-FILHO; PATERNO, 2011), que apresentou o uso do algoritmo de extração dos parâmetros da função de Cole por PSO em conjunto com uma configuração de RNA do tipo FCC para a classificação de carnes bovinas. Outro artigo publicado neste evento, com o título Detection of bovine milk adulterants using bioimpedance measurements and artificial neural network(BERTEMES-FILHO; NEGRI; PATERNO, 2011), demonstrou
6.2 Sensoriamento Óptico a Rede de Bragg 110 o uso de EIE com uma RNA do tipo MLP para a detecção da adulterantes no leite bovino. Os experimentos mostram que é possível detectar a adulteração do leite por água ou por peróxido de hidrogênio com a técnica proposta.
6.2 Sensoriamento Óptico a Rede de Bragg
O primeiro trabalho publicado pelo autor na área de sensoriamento óptico a FBGs foi intitulado Benchmark for standard and computationally intelligent peak detection algorithms for fiber Bragg grating sensors(NEGRI; KALINOWSKI; PATERNO, 2011). Este trabalho foi apresentado na 21st International Conference on Optical Fiber Sensors, apresentando um teste comparativo entre diferentes algoritmos de detecção de pico presentes na literatura realizado com dados simulados. Neste artigo, concluiu-se que não há algoritmo ótimo em todos os aspectos, mas é possível a escolha de um algoritmo adequado a partir do tipo da aplicação e dos seus requisitos.
Um novo teste comparativo entre algoritmos de detecção de pico foi realizado e publicado na revista Sensors com o título Benchmark for Peak Detection Algorithms in Fiber Bragg Grating Interrogation and a New Neural Network for its Performance Improvement (NEGRI et al., 2011a). Neste artigo foram realizados testes comparativos entre algoritmos de detecção de pico com dados simulados e experimentais. Neste artigo também foi proposto um novo método de detecção de pico baseado em uma RNA do tipo FCC. Concordando com os resultados de experimentos anteriores (NEGRI; KALINOWSKI; PATERNO, 2011), concluiu-se que não há algoritmo superior em todos os quesitos, mas pode-se escolher um algoritmo adequado para uma determinada aplicação.
O uso simultâneo de refratometria a FBG e de EIE para a caracterização de amostras de combustíveis automotivos foi apresentado no artigo FBG Refractometry and Electrical Impe- dance Analysis in Fuel Samples Characterization, publicado na conferência 2011 SBMO/IEEE MTT-S International Microwave and Optoelectronics Conference(IMOC) (NEGRI et al., 2011b). Com o uso de RNAs, o artigo mostra que é vantajoso o uso simultâneo dos dados vindos de refratometria a FBG e de EIE na estimação da concentração de etanol em concentrações de etanol e gasolina, quando comparado com o uso dos dados de forma isolada.
Um novo teste comparativo entre algoritmos de detecção de pico foi realizado, estendendo os testes já apresentados na literatura pelo uso de dados experimentais com distorções sistemáticas. Este teste também foi publicado no IMOC 2011, com o título FBG Interrogation and the
6.3 Outros 111