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1 Anas do IX Congresso Braslero de Redes Neuras /Intelgênca Computaconal (IX CBRN) Ouro Preto de Outubro Socedade Braslera de Redes Neuras UMA ABORDAGEM DE CLASSIFICAÇÃO COM APRENDIZADO ATIVO PARA AVALI- AÇÃO DE AMOSTRAS DE PAPEL ISOLANTE EMPREGANDO ESPECTROSCOPIA NO INFRAVERMELHO PRÓXIMO CLÁUDIA E. DA MATTA 1 ; HENRIQUE M. PAIVA 2 ; ROBERTO K. H. GALVÃO 2, MARIA F. PIMENTEL 3 ; EDMILSON O. DOS SANTOS 3 ; WALACE D. FRAGOSO 4 1 Dvsão de Cênca da Computação, Insttuto Tecnológco de Aeronáutca, São José dos Campos SP 2 Dvsão de Engenhara Eletrônca, Insttuto Tecnológco de Aeronáutca, São José dos Campos SP 3 Departamento de Engenhara Químca, Unversdade Federal de Pernambuco, Recfe PE 4 Departamento de Químca, Unversdade Federal da Paraíba, João Pessoa PB E-mals: Abstract The degree of polymerzaton (DP) of the nsulatng paper employed n a transformer s an mportant ndex to assess the remanng useful lfe of the equpment. However, the reference method for DP determnaton s tme-consumng and requres a large quantty of paper to obtan relable results. The present work presents an alternatve based on the use of near-nfrared spectroscopy for classfcaton of nsulatng paper n three categores (low, medum and hgh DP), accordng to the NBR 8148 ABNT standard. It s worth notng that the tranng of the classfer requres the avalablty of samples for whch the DP has been prevously determned. For ths reason, an actve learnng approach s proposed to select, from a gven set, the most approprate samples for use n the tranng procedure. In ths manner, the expermental effort nvolved n the drect measurement of DP can be reduced. The results obtaned for a set of 75 real samples of nsulatng paper show that the actve learnng can provde better classfcaton rates, as compared to methods that employ random selecton of the tranng samples. Keywords Actve leanng, classfcaton, nsulatng paper, degree of polymerzaton, near-nfrared spectroscopy. Resumo O grau de polmerzação (GP) do papel solante usado em um transformador é um mportante índce para se avalar a vda útl remanescente do equpamento. Contudo, o método de referênca para determnar o GP é demorado e necessta de grande quantdade de papel para obtenção de resultados confáves. Neste trabalho, apresenta-se uma alternatva baseada no uso da espectroscopa no nfravermelho próxmo para classfcação de papel solante em três categoras (baxo, médo e alto GP), conforme a norma NBR 8148 da ABNT. Vale salentar que o trenamento do classfcador requer a dsponbldade de amostras cuo GP tenha sdo prevamente determnado. Por essa razão, propõe-se uma abordagem de aprendzado atvo para seleconar, de um dado conunto, as amostras mas apropradas para uso no trenamento. Com sso, é possível reduzr o esforço expermental envolvdo na medda dreta do GP. Os resultados obtdos com um conunto de 75 amostras reas de papel solante mostram que o aprendzado atvo pode proporconar maores taxas de acerto na classfcação, em comparação com métodos que fazem uso de escolhas aleatóras das amostras de trenamento. Palavras-chave Aprendzagem atva, classfcação, papel solante, grau de polmerzação, espectroscopa no nfravermelho próxmo. 1 Introdução A obtenção de classfcadores aproprados requer que os dados empregados para trenamento seam representatvos da população, permtndo defnr corretamente a frontera de separação entre as classes [1]. Contudo, a rotulação das a- mostras de trenamento pode ser custosa devdo à necessdade de consultar um especalsta da área ou realzar ensaos laboratoras. Em tas casos, ustfca-se a utlzação de técncas para seleção das amostras a serem rotuladas. Nesse contexto, uma possível abordagem consste no uso de A- prendzado Atvo [2]. No Aprendzado Atvo o algortmo de classfcação passa de uma condção passva, no qual só recebe amostras para trenamento, para uma condção atva, de controle sobre o aprendzado. Nesse caso, o algortmo passa a escolher as amostras cua classe verdadera deve ser determnada. Desse modo, espera-se reduzr o trabalho assocado à classfcação préva das amostras por um especalsta ou método laboratoral de referênca. Uma técnca de aprendzado atvo para trenamento de classfcadores neuras fo proposta por [3]. Posterormente, [4] apresentou um algortmo que utlza aprendzado atvo e modelos estatístcos para seleção de amostras. Um algortmo que ntegra os benefícos do aprendzado atvo baseado na seleção de amostras por um algortmo genétco fo proposta por [2]. Vale anda salentar que o algortmo proposto permta a utlzação tanto das amostras rotuladas quanto das nãorotuladas para trenamento do classfcador. Neste artgo, nvestga-se o uso de uma técnca de a- prendzado atvo para classfcação de amostras de papel solante de acordo com o grau de polmerzação (GP). O montoramento do GP em transformadores de potênca é mportante para prevenr a ocorrênca de falhas, sendo um procedmento exgdo contratualmente por seguradoras [5]. Contudo, o processo para medda dreta do GP é caro e laboroso, o que tem motvado o desenvolvmento de técncas

2 Anas do IX Congresso Braslero de Redes Neuras /Intelgênca Computaconal (IX CBRN) Ouro Preto de Outubro Socedade Braslera de Redes Neuras alternatvas, tas como a Espectroscopa no Infravermelho Próxmo (Near Infrared NIR), conforme (Santos et al., 2008). A espectroscopa NIR é um método rápdo e de baxo custo, que pode ser mplementado em nstrumentos portátes para uso em campo [6]. Contudo, sua aplcação requer a obtenção de modelos que permtam relaconar o espectro NIR da amostra de papel com o seu grau de polmerzação. Para sso, é necessáro dspor de amostras de trenamento cuo GP tenha sdo prevamente determnado pelo método convenconal. Na abordagem aqu proposta, supõe-se que espectros NIR tenham sdo obtdos para um dado conunto de amostras. Com base nos espectros, uma técnca de aprendzado atvo é empregada para seleconar quas amostras deveram ter seu GP meddo. Ao fnal, um classfcador é trenado para dscrmnar as amostras em três classes (GP baxo, médo e alto). As próxmas seções deste artgo encontram-se organzadas da segunte forma: na seção 2, detalha-se o problema de montoramento da condção de papés solantes e descrevese como o mesmo será tratado em um contexto de classfcação; na seção 3, apresenta-se o algortmo de classfcação empregando aprendzado atvo proposto neste trabalho; na seção 4, descrevem-se os materas e métodos utlzados para aqusção e pré-tratamento dos dados empregados; na seção 5 são apresentados os resultados obtdos; e, por fm, é feta uma conclusão do estudo na seção 6. 2 Montoramento da Condção de Papés Isolantes em Transformadores O transformador de potênca é um equpamento vtal em uma subestação dstrbudora e conseqüen-temente para o sstema elétrco como um todo [7]. Tal equpamento utlza o papel elétrco como solante sóldo e o óleo mneral solante (OMI) como fludo solante, trocador de calor e meo de extnção. Durante a operação do transformador ocorrem: a degradação do papel solante, dmnundo sua resstênca mecânca e o grau de polmerzação (GP); a deteroração do óleo solante, alterando suas característcas solantes; e anda há a formação de gases provenentes desses dos processos. Esse desgaste natural e contínuo é provenente da nteração entre os materas de construção do equpamento e das condções de operação, ocasonando a dmnução da vda útl do equpamento e o aumento de custos operaconas. Atualmente o acompanhamento peródco das propredades do OMI é realzado com os ensaos físco-químcos de rotna, e a condção de operação é avalada através da análse dos gases dssolvdos no óleo. Estes dos ensaos são fundamentas para operação do transformador por um longo período. No entanto, a vda útl deste equpamento depende do seu solamento sóldo e este atnge o fm de vda quando a sua resstênca mecânca se reduz à metade do valor ncal, o que corresponde a um nível baxo do Grau de polmerzação (GP) [8]. As seguradoras de transformadores elétrcos nos últmos anos passaram a exgr dos clentes o acompanhamento da vda útl do equpamento pela medda do GP. Esta exgênca dmnuu o pagamento de quantas relevantes por um equpamento que estava em fnal de vda útl e que ra falhar de qualquer forma. Também reduzu os custos operaconas por uma falha nesperada, pos passou-se a determnar o fnal da vda do equpamento antes deste vr a falhar. O método normalzado pela ABNT (NBR 8148) [9] quantfca GP pela determnação do número médo de glcose que consttu a molécula polmérca da celulose. O método é baseado na medda da vscosdade específca de uma amostra de papel dssolvda em etlenodamna cúprca, a partr da qual a vscosdade ntrínseca da solução é deduzda e o GP calculado. Este ensao é demorado, destrutvo e mutas vezes necessta de uma grande quantdade de papel para obter resultados repettvos e confáves. Trabalhos têm sdo publcados envolvendo a análse de papel solante por espectroscopa NIR. Mudanças na ntensdade dos pcos espectras estão correlaconadas a estruturas organzaconas dferentes do papel, que dependem do processo de fabrcação empregado [10]. As mudanças ocorrdas na estrutura crstalna de papel solante de transformador quando envelhecdo em laboratóro foram estudadas por [11] e obtveram resultados consstentes para um mesmo tpo de papel. Usando amostras de papel kraft novo envelhecdas por va térmca em laboratóro [12], empregou-se calbração multvarada aos espectros NIR consegundo bons modelos para GP. Embora poucos dados e nenhuma amostra real tenham sdo ncorporados nesse estudo, fo demonstrado o potencal da técnca para determnação espectroscópca do GP. O uso da espectroscopa NIR na determnação do GP de forma mas abrangente e com maor confabldade fo avalada por [5]. Esta abrangênca fo assegurada seleconando-se um conunto de dados que contém três dferentes tpos de papel, orundos de 75 transformadores dferentes em város estágos de degradação. O presente trabalho aborda o problema de avalação de papés solantes por espectroscopa NIR em um contexto de classfcação. Nesse caso, dado o espectro de uma amostra de papel, desea-se assocar a amostra a uma de três possíves classes, a saber: baxo GP (menor que 300 undades), médo GP (entre 300 e 700 undades) e alto GP (maor que 700 undades). Conforme tem da norma NBR 8148, a classfcação de uma amostra em um destes grupos á sera uma boa ndcação do estado de degradação do papel. O estudo será conduzdo empregando o mesmo conunto de dados levantado por [5].

3 Anas do IX Congresso Braslero de Redes Neuras /Intelgênca Computaconal (IX CBRN) Ouro Preto de Outubro Socedade Braslera de Redes Neuras 3 Algortmo de Aprendzagem Atvo 3.1 Método de classfcação adotado Supõe-se que o conunto de trenamento contenha amostras rotuladas (sto é, amostras com índce de classe conhecdo) e não-rotuladas. Adota-se a notação {l 1, l 2,..., l L } para as L amostras rotuladas e {u 1, u 2,, u U } para as U amostras não rotuladas. Por smplcdade de notação, representa-se por s uma amostra genérca, que pode ser rotulada ou não. O índce de classe da amostra s é denotado por w(s ). Tal índce pode assumr os valores w 1, w 2,, w Q, sendo Q o número de classes envolvdas no problema. O valor estmado de w(s ) é representado por ŵ(s ). Supõe-se que o valor correto de w(s ) é conhecdo apenas para as amostras rotuladas l. Para as amostras não-rotuladas u, é necessáro obter os valores estmados ŵ(u ). Consdera-se que os n atrbutos que caracterzam a a- mostra s esteam dspostos em um vetor v(s ) R n. A dstânca d entre duas amostras s e s é então dada pela dstânca eucldana entre v(s ) e v(s ), ou sea: d( s, s ) = v( s ) v( s ) (1) Para cada amostra s, um índce s, w ) de pertnênca à classe w pode ser calculado como: s, w ) = L k= 1 w( lk ) = w 2 ( d( s, lk )) exp 2 σ (2) Vale salentar que a expressão (2) faz uso de anelas de Parzen gaussanas [13] centralzadas sobre as amostras rotuladas. Neste trabalho, o auste do parâmetro σ fo realzado como em [14]. O valor estmado ŵ(s ) é aquele que maxmza s,w ), sto é: wˆ( s ) = arg max s, w ) w w, w,..., } { 1 2 w Q 3.2 Algortmo de Aprendzado Atvo Proposto Supõe-se que o conunto de trenamento possua ncalmente um pequeno número de amostras rotuladas. No algortmo de aprendzado atvo aqu proposto, a próxma amostra a ser rotulada depende da confança na estmatva para o índce de classe dessa amostra. Para esse propósto, defne-se um grau de confança C(ŵ(s )) na estmatva ŵ(s ) como sendo (3) s, wˆ( s )) C ( wˆ( s )) = (4) s, wˆ ( s )) s, w ) = Q k= 1 k s, w ) k (5) De acordo com as expressões (4) e (5), a confança na classfcação será grande se o índce de pertnênca de s à classe atrbuída for elevado em comparação com os índces de pertnênca de s às demas classes. O algortmo de aprendzado atvo pode então ser descrto da segunte forma. As amostras não-rotuladas u do conunto de trenamento são classfcadas, obtendo um valor estmado ŵ(u ) de acordo com a expressão (3). O grau de confança na classfcação C(ŵ(u )) é então calculado empregando-se as expressões (4) e (5). Por fm, escolhe-se a próxma amostra u* a ser rotulada como sendo aquela cua classfcação estmada ŵ(u ) apresentar a menor confança, ou sea: u* = argmn C( wˆ ( u )) u { u1, u2,..., u U } Tal procedmento obetva a seleção de amostras que esteam próxmas à superfíce de separação entre as classes, de modo a melhor caracterzar a regão de frontera. Tendo-se rotulado u*, a mesma é movda para o conunto de amostras rotuladas e o procedmento pode ser repetdo para a seleção de uma nova amostra. 4 Metodologa As amostras de papel solante, orundas de 75 transformadores, são de três tpos: kraft, crepe e papelão. As amostras de papel solante foram preparadas conforme procedmentos ndcados pela norma NBR 8148, depos foram fetas as meddas espectroscópcas e por fm fo utlzada a técnca de aprendzagem atva para classfcação. Os métodos e nstrumentos utlzados são detalhados a segur. 4.1 Preparação das Amostras de Papés As amostras de papés solantes foram obtdas ao longo de três anos de dos laboratóros que analsaram o grau de polmerzação, segundo a norma NBR Os resultados obtdos vararam na faxa de 200 a 900 undades de grau de polmerzação. Utlzou-se clorofórmo como desengraxante para remoção do OMI mpregnado no papel, em extrator tpo Soxhlet por 8 horas. Em seguda, as 75 amostras foram pcotadas. 4.2 Meddas espectroscópcas Os espectros no nfravermelho próxmo foram adqurdos com as amostras pcotadas, dretamente em um espectrômetro Bomem MB 160, equpado com um acessóro de reflectânca dfusa com resolução de 8 cm -1 com 50 varreduras. A regão espectral utlzada fo de 1265 a 2500 nm. A quantdade de amostra utlzada em cada medda fo a sufcente para recobrr a anela do acessóro. 4.3 Pré-processamento dos espectros Para elmnar varações na lnha de base dos espectros, optou-se por trabalhar com espectros dervatvos. Para sso, o cálculo da dervada fo efetuado empregando-se um fltro (6)

4 Anas do IX Congresso Braslero de Redes Neuras /Intelgênca Computaconal (IX CBRN) Ouro Preto de Outubro Socedade Braslera de Redes Neuras de Savtzky-Golay com polnômo de segundo grau e anela de 23 pontos, assm como em [5]. O resultado está apresentado na Fg. 1. amostras a serem rotuladas. No prmero método, a classfcação fo realzada empregando a expressão (3), assm como no algortmo de aprendzado atvo. No segundo método, a classfcação fo efetuada empregando-se os k-vznhos mas próxmos (k-nearest-neghbours, knn). Vale salentar que o resultado do aprendzado atvo depende da escolha da prmera amostra. Da mesma forma, os resultados obtdos pelos outros dos métodos dependem da realzação do processo de seleção aleatóra de amostras. Por essa razão, a aplcação de cada método fo repetda 100 vezes, com dferentes sementes para o gerador de números aleatóros. A taxa de acerto méda obtda no conunto de teste fo então consderada para fns de comparação. 5 Resultados e Dscussão Fgura 1 - Espectros dervatvos das 75 amostras de papel empregadas no estudo. Para permtr uma comparação aproprada com o knn, o número k de vznhos mas próxmos fo escolhdo de modo a otmzar a taxa de acerto no conunto de teste. Como se pode notar na Fg. 2, o melhor resultado é obtdo para k = 1. Em seguda, realzou-se uma Análse de Componentes Prncpas, retendo-se oto componentes que explcam 99% da varânca dos dados. Os escores dessas oto componentes foram utlzados como atrbutos para descrever as amostras no restante do trabalho. 4.4 Separação das Amostras As 75 amostras dsponíves foram separadas em um conunto de trenamento (2/3 do número total de amostras) e outro de teste (1/3), conforme a Tabela 1. Para sso, utlzouse o algortmo de amostragem unforme de [15]. O conunto de teste não fo utlzado no algortmo de aprendzado atvo, tendo sdo reservado para avalar a taxa de acerto do classfcador. Tabela 1: Conuntos de trenamento e teste Classe Trenamento Teste GP Baxo 7 4 GP Médo GP Alto 17 8 Total Avalação do algortmo de aprendzado atvo As amostras de trenamento a serem rotuladas foram seleconadas de acordo com o algortmo de aprendzado atvo descrto na Seção 3.2. O algortmo fo ncalzado com uma únca amostra rotulada, escolhda de forma aleatóra. Tendose rotulado um dado número de amostras de trenamento, as amostras de teste foram classfcadas de acordo com a expressão (3). Para fns de comparação, foram também utlzados dos métodos de classfcação empregando seleção aleatóra das Fgura 2 - Efeto do número de vznhos mas próxmos (k) na classfcação por knn. Os resultados obtdos pelas três técncas empregadas são apresentados na Fg. 3. Sem o uso de aprendzado atvo, a classfcação empregando anelas de Parzen teve desempenho smlar ao do knn, apresentando uma lgera superordade quando todas as amostras de trenamento são rotuladas. Com a ntrodução do aprendzado atvo, a taxa de acerto fo substancalmente melhorada ao longo do processo de seleção das amostras a serem rotuladas. Para a classfcação empregando anelas de Parzen, vale notar que as curvas correspondentes ao aprendzado atvo e à seleção aleatóra convergem para um mesmo ponto fnal. Tal ponto corresponde à utlzação de todas as 50 amostras do conunto de trenamento para classfcar as amostras do conunto de teste. O prncpal mérto do aprendzado atvo, em comparação com a seleção aleatóra, consste em reduzr o número de amostras de trenamento a serem rotuladas para obter uma dada taxa de acerto no conunto de teste.

5 Anas do IX Congresso Braslero de Redes Neuras /Intelgênca Computaconal (IX CBRN) Ouro Preto de Outubro Socedade Braslera de Redes Neuras Fgura 3 - Comparação dos resultados obtdos pelas três técncas de classfcação empregadas. 6 Conclusão Neste trabalho, fo apresentada uma estratéga de aprendzado atvo para classfcação de papés solantes com respeto ao grau de polmerzação (GP). A classfcação é efetuada empregando espectros de nfravermelho próxmo, que podem ser adqurdos de forma comparatvamente smples. Contudo, o trenamento do classfcador anda requer a dsponbldade de amostras cuo GP tenha sdo determnado de forma convenconal. Por essa razão, fo proposto um algortmo de aprendzado atvo para seleção udcosa de tas amostras. Como resultado, observou-se que o aprendzado atvo proporconou maores taxas de acerto, em comparação com escolhas aleatóras das amostras a serem rotuladas. Desse modo, conclu-se que o algortmo proposto sera vantaoso caso restrções de tempo ou custo mponham lmtes ao número de amostras que possam ser analsadas pelo método convenconal. Agradecmentos CNPq, Procad/CAPES, FAPESP (processo 2006/ ), FINEP/CTPETRO, FACEPE, SM Controle de Qualdade Ltda, CHESF. [5] Santos, E.O. ; Slva, A.M.S. ; Fragoso, W.D. ; Pasqun, C. ; Pmentel, M. Avalação de técncas de processamento para predção do grau de polmerzação em papel solante empregando a espectroscopa NIR e modelagem empírca multvarada. In: Anas do XVII Congresso Braslero de Engenhara Químca, Recfe, [6] Pasqun, C., Near Infrared Spectroscopy: Fundamentals, Practcal Aspects and Analytcal Applcatons, J. Braz. Chem. Soc., v. 4, n. 2, p , [7] Barreto Jr., J.T.; Langone, J.; Barros, J.R.F.; Pesent, G.R. ; Lsboa, C.A.W. e Cantanhede, F.P. Potencaldade total do processo de tratamento de óleo solante com o transformador energzado. Abraman, [8] Darvenza, M.; Saha, T. K.; Hll, D. J. T. et al. Studes of the nsulaton n aged power transformers - Part 2: Fundamental electrcal and chemcal consderatons propertes. In: Proc. Internatonal Conference on Propertes of Delectrc Materals, [9] ABNT NBR Papés celulóscos novos e envelhecdos, para fns elétrcos: Medda do grau de polmerzação vscosmétrco médo [10] Slva, E.L.; Wypych, F; Ramos, L.P. Caracterzação do efeto cumulatvo das etapas de branqueamento (O-Q-OP- ZQ-PO) sobre a composção centesmal e estrutura fna de polpas Kraft. In: Congreso Iberoamercano de Investgacón em Cellosa y Papel, [11] Al M.; Emsley A. M.; Herman H.; Heywood R. J. Spectroscopc studes of the ageng of cellulosc paper. Polymer [12] Sá, A.L.C.R. de; Nepomuceno, P. R. Avalação do grau de polmerzação antes e após secagem de transformadores em fábrca. In: Anas do XIV SNPTEE - Semnáro Naconal de Produção e Transmssão de Energa Elétrca, Belém, [13] Duda, R.O.; Hart, P.E.; Stork, D.G. Pattern Classfcaton, 2nd ed, John Wley, New York, [14] Bengo, Y.; Chapados, N. Extensons to metrc-based model selecton. Journal of Machne Learnng Research, v. 3, p , [15] Kennard, R.W.; Stone, L.A. Computer aded desgn of experments. Technometrcs, v. 11, p , Referêncas Bblográfcas [1] Spegel, M. R. Estatístca. 3ª Ed. São Paulo: Makron Books, [2] Kothar, R.; Jan, V. Learnng From Labeled and Unlabeled Data Usng a Mnmal Number of Queres. IEEE Trans. Neural Networks, v.14, n. 6, p , [3] Cohn, D.A.; Ghahraman, Z.; Jordan, M.I. Actve learnng wth statstcal models. J. Artfcal Intellgence Research, v.4, p , [4] Cohn, D.A. Neural Network Exploraton Usng Optmal Experment Desgn. Advances n Neural Informaton Processng Systems, Morgan Kaufmann, v.6, p , 1994.

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