Todo desenvolvimento desta tese de doutorado teve colaboração de diversas pessoas que me ajudaram direta ou indiretamente. Tentarei não esquecer de ninguém. Primeiramente, preciso agradecer a meu esposo pela imensa paciência, amor e companheirismo. Sempre esteve ao meu lado, apoiando minhas ações, consolando-me nos momentos de stress e alegrando-se com minhas conquistas. Muito obrigada pelo seu apoio e sua dedicação. Especiais agradecimentos façoà minha família, que foi o alicerce na minha formação pessoal. Minha mãe, um exemplo de mulher e de mãe, que me ensinou a nunca desistir de meus sonhos e que sempre esteve presente em minha vida, disposta a ajudar em tudo. A meu pai, mesmo em sua quietude, mostrou-me com sua valentia e determinação que podemos alcançar o que queremos com muito trabalho. Minhas queridas irmãs, Elisângela e Ana Paula, pelo incondicional amor fraterno, pela torcida e orações que fizeram por mim durante a realização deste trabalho. Ao meu orientador Prof. Dr. Ivan Nunes da Silva, exemplo marcante de um educador competente, sagaz e, principalmente, solícito com seus alunos. Agradeço pelas valiosas dicas e ensinamentos na elaboração de artigos, o que contribuiu imensamente no crescimento de minha percepção crítica. Aos ex-colegas de laboratório, pelos incontáveis auxílios e explicações em assuntos relacionadosà Engenharia Elétrica, serei eternamente grata. Em especial, ao Prof. Dr. Ricardo Augusto Souza Fernandes, um atencioso colega e um professor demasiadamente dedicadoà profissão. O Prof. Dr. Marcelo Suetake, pela imensa paciência nas explicações sobre máquinas elétricas e sobre análise de sinais. As amigas da república, Maria Angélica Zucareli e Karem Marcomini, pela amizade, companheirismo e cuidados que tiveram comigo durante minha gravidez, sem esquecer das risadas que compartilhamos. Isto tudo são sentimentos que consolidaram uma verdadeira amizade.
Muitas pesquisas estão sendo desenvolvidas buscando nos sistemas inteligentes soluções para diagnosticar falhas em máquinas elétricas. Estas falhas envolvem desde problemas elétricos, como curto-circuito numa das fases do estator, ate problemas mecânicos, como danos nos rolamentos. Dentre os sistemas inteligentes aplicados nesta área, destacam-se as redes neurais artificiais, os sistemas fuzzy, os algoritmos genéticos e os sistemas híbridos, como o neuro-fuzzy. Assim, o objetivo deste artigo é traçar um panorama geral sobre os trabalhos mais relevantes que se beneficiaram dos sistemas inteligentes nas diferentes etapas de análise e diagnóstico de falhas em motores elétricos, cuja principal contribuição está em disponibilizar diversos aspectos técnicos a fim de direcionar futuros trabalhos nesta área de aplicação.
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“Jovens Programadores” (JP) é um programa da Universidade Federal de Uberlândia (UFU), que oferece cursos gratuitos de formação tecnológica para crianças e adolescentes do Ensino Fundamental e Médio da rede de ensino de Monte Carmelo, Minas Gerais. Os cursos, antes oferecidos de forma presencial nos próprios laboratórios da UFU, precisaram ser adaptados em virtude da pandemia de COVID-19 e passaram então a ser oferecidos de forma remota. Esse processo de adaptação não foi fácil, porém contou com a colaboração da equipe de professores e bolsistas, bem como dos discentes beneficiados pelo programa. Em contrapartida, tal reformulação representou uma ampliação do JP para outras cidades com campus da UFU (Patos de Minas-MG, Ituiutaba-MG e Uberlândia-MG), permitindo que o programa pudesse também contribuir com a formação tecnológica e social de alunos dessas cidades.
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