https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277282 2026-11-10T02:41:12Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277422 Assessment methodology for non-invasive glucose estimation based on biomedical signals targeting reproducible research Klautau, Sofia Pinheiro A estimativa não invasiva da glicose por meio de sinais biomédicos tem sido investigada como uma possível alternativa aos métodos convencionais de monitoramento, especialmente em razão da disponibilidade crescente de sensores ópticos e dispositivos vestíveis. Entretanto, a relação indireta entre a concentração de glicose e sinais como a fotopletismografia associada às limitações dos conjuntos de dados e às diferentes decisões metodológicas adotadas, dificulta a comparação e a reprodução dos resultados publicados. Este trabalho teve como objetivo avaliar sistematicamente escolhas metodológicas envolvidas na estimativa não invasiva da glicose, por meio do desenvolvimento e da aplicação de uma metodologia reprodutível para processamento de sinais biomédicos e aprendizado de máquina. A fotopletismografia foi adotada como modalidade analítica principal, e o eletrocardiograma e a bioimpedância da pele foram investigados como possíveis fontes complementares de informação. Foram organizados dados fisiológicos complementares, incluindo conjuntos multimodais coletados no âmbito deste estudo, contendo medições de glicose de referência e sinais biomédicos. A metodologia desenvolvida abrangeu organização dos dados, processamento dos sinais, avaliação de qualidade, segmentação, extração e seleção de características e modelos de regressão. Quinze configurações metodológicas foram aplicadas a quatro conjuntos de análise, totalizando 60 experimentos. Os modelos foram avaliados por validação cruzada nested e agrupada por participante, juntamente com um conjunto de teste independente e um regressor de referência baseado na média. Os resultados demonstraram que diferentes decisões tomadas na metodologia e processamento alteraram o desempenho, mas seus efeitos não foram consistentes entre os conjuntos de dados. A seleção de características permitiu reduzir substancialmente a dimensionalidade sem perda sistemática de desempenho, enquanto a extração de grande quantidade de segmentos de uma mesma medição não resultou em melhora consistente da capacidade de generalização. Foram observadas elevada variabilidade entre as partições de validação, relações fracas e instáveis entre características individuais e glicose, e vantagens apenas modestas em relação ao modelo de referência da média. Também não foram identificadas evidências suficientes de que a inclusão de eletrocardiograma e bioimpedância melhorasse consistentemente a estimativa obtida com a fotopletismografia. Assim, os experimentos não demonstraram que as características avaliadas permitam estimar glicose de forma confiável em participantes não observados durante o treinamento, usando os datasets disponíveis nesse trabalho. A principal contribuição do trabalho é, portanto, metodológica: uma estrutura configurável e executável que torna explícitas as decisões experimentais, permite reproduzir resultados positivos, negativos ou dependentes do conjunto de dados e oferece suporte para investigações futuras com conjuntos de dados maiores e mais variados sobre estimativa não invasiva da glicose.; Non-invasive glucose estimation using biomedical signals has been investigated as a potential alternative to conventional monitoring methods, particularly because of the increasing availability of optical sensors and wearable devices. However, the indirect relationship between glucose concentration and signals such as photoplethysmography, combined with dataset limitations and the different methodological decisions adopted, makes published results difficult to compare and reproduce. This work aimed to systematically assess methodological choices involved in non-invasive glucose estimation through the development and application of a reproducible methodology for biomedical signal processing and machine learning. Photoplethysmography was adopted as the primary analytical modality, while electrocardiography and skin bioimpedance were investigated as possible complementary sources of information. Complementary physio- logical data were organized, including multimodal datasets collected as part of this study and containing reference glucose measurements and biomedical signals. The developed methodology encompassed data organization, signal processing, quality assessment, segmentation, feature extraction and selection, and regression modeling. Fifteen methodological configurations were applied to four analysis datasets, resulting in a total of 60 experiments. The models were evaluated using nested cross-validation grouped by participant, together with an independent test set and a mean-based reference regressor. The results showed that different decisions associated with methodological choices affected performance, although their effects were not consistent across datasets. Feature selection substantially reduced dimensionality without systematically degrading performance, whereas extracting a large number of segments from the same measurement did not consistently improve generalization. High variability across validation partitions, weak and unstable relationships between individual features and glucose, and only modest advantages over the mean-based reference model were observed. Furthermore, there was insufficient evidence that including electrocardiography and bioimpedance consistently improved the estimates obtained using photoplethysmography. Therefore, the experiments did not demonstrate that the evaluated features can support reliable glucose estimation in participants not observed during training, using the datasets available in this. The principal contribution of this work is therefore methodological: a configurable and executable framework that makes experimental decisions explicit, enables the reproduction of positive, negative, or dataset-dependent results, and supports future investigations of non-invasive glucose estimation using larger and more diverse datasets. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2026. 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277382 Controladores suplementares em elos HVDC para o amortecimento de oscilações eletromecânicas: projeto baseado em modelos e em métodos data-driven Antunes, Vitor Nesta tese é investigado o uso de técnicas data-driven no projeto de controladores voltados à mitigação de oscilações eletromecânicas em sistemas de potência, com ênfase em aplicações a sistemas de transmissão High Voltage Direct Current (HVDC). Apesar do crescente interesse em abordagens baseadas em dados, sua aplicação em controle de oscilações em sistemas elétricos de potência ainda é escassa, especialmente no contexto de controladores Power Oscillation Damping (POD) para elos HVDC. Neste trabalho, são propostas duas abordagens de projeto: a tradicional, fundamentada em modelos matemáticos do sistema, nesse trabalho chamadas de Model-Based Design (MBD), e a abordagem baseada exclusivamente em dados operacionais para a síntese do controlador, chamada de Data-Driven Control (DDC). As técnicas DDC destacam-se por dispensarem o conhecimento explícito do modelo do sistema, o que as torna especialmente atrativas para cenários com elevada incerteza nas condições operativas. Duas metodologias DDC são aplicadas e avaliadas: o Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) e o Model-Free Adaptive Control (MFAC). Técnicas baseadas em minimização da norma H∞ e controle Linear Quadratic Regulator (LQR) com restrições estruturais são implementadas como referência para o MBD. Ambas as estratégias são aplicadas à modulação da potência ativa dos elos HVDC, visando ao aumento do amortecimento de modos inter-áreas. Para fins de validação, é desenvolvido um sistema teste em ambiente Anarede/Anatem, contendo múltiplas áreas e elos HVDC, com dois modos inter-áreas pouco amortecidos. Para uma avaliação mais robusta, os métodos DDC foram aplicados ao Sistema Interligado Nacional (SIN), com PODs incorporados aos elos HVDC associados à Usina Hidrelétrica (UHE) Belo Monte. Condições operativas realistas foram consideradas, incluindo diferentes níveis de carregamento e variações topológicas da rede. Para essa análise, foram utilizadas representações completas do SIN, permitindo avaliar os controladores em um ambiente realista. A aplicação permitiu validar a robustez dos controladores em um contexto de maior complexidade, evidenciando a viabilidade prática das abordagens data-driven para mitigação de oscilações inter-áreas no SIN. Os resultados demonstram que os controladores projetados por técnicas data-driven são eficazes em diferentes condições operativas, alcançando desempenho comparável ou superior às abordagens convencionais. As aplicações envolvendo o SIN reforçam o potencial das metodologias DDC, especialmente em ambientes com elevada variabilidade operacional, oferecendo uma alternativa robusta e sem dependência de modelos representativos do sistema.; This thesis investigates the use of data-driven techniques in the design of controllers aimed at mitigating electromechanical oscillations in power systems, with an emphasis on applications to High Voltage Direct Current (HVDC) transmission systems. Despite the growing interest in data-based approaches, their application to oscillation control in power systems remains limited, particularly in the context of Power Oscillation Damping (POD) controllers for HVDC links. In this work, two control design approaches are compared: the traditional one, based on mathematical models of the system, and the data-driven approach, which relies exclusively on operational closed-loop data for controller synthesis. Data-driven techniques, known as Data-Driven Control (DDC), stand out for not requiring explicit knowledge of the system model, making them particularly attractive for scenarios involving high uncertainty in operating conditions. Two DDC methodologies are evaluated: Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) and Model-Free Adaptive Control (MFAC). Both are applied to the modulation of the active power in HVDC links, aiming to increase the damping of inter-area modes. For validation purposes, a test system was developed in the Anarede/Anatem simulation environment, comprising multiple areas and HVDC links, with two poorly damped inter-area modes. As a reference, model-based techniques based on H8 norm minimization and Linear Quadratic Regulator (LQR) control with structural constraints were also implemented. Additionally, the DDC methods were applied to a representative scenario of the Brazilian Interconnected Power System (BIPS), with PODs incorporated into the HVDC links associated with the Belo Monte hydropower plant. Realistic operating conditions were considered, including different loading levels and topological variations in the grid. For this analysis, full-scale representations of the Brazilian Interconnected Power System (BIPS) were used, enabling the evaluation of the controllers in a highfidelity dynamic environment. This application allowed the validation of the robustness of the controllers in a more complex context, demonstrating the practical feasibility of data-driven approaches for inter-area oscillation damping in the BIPS. The results show that controllers designed using data-driven techniques are effective under different operating conditions, achieving performance comparable to or better than traditional approaches. The applications involving the BIPS reinforce the promising potential of DDC methodologies, especially in environments with high operational variability, offering a robust alternative without dependence on representative system models. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2026. 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277343 Contribuições para Modelagem e Controle de um Sistema de Acionamento Submarino baseado em Máquinas de Ímãs Permanentes Santos Filho, Esio Eloi dos Novas soluções para a extração de petróleo e gás têm impulsionado a exploração de ambientes cada vez mais desafiadores, como águas profundas, resultando no desenvolvimento de sistemas de acionamento submarino (SAS) para viabilizar essa produção. Nesse contexto, este trabalho propõe a modelagem e estratégias de controle sensorless para um SAS baseado em máquina síncrona de ímãs permanentes (MSIP), cuja utilização é atrativa nessas aplicações, devido às suas menores perdas mecânicas em comparação ao motor de indução para uma mesma velocidade de operação. A MSIP é acionada por um inversor fonte de tensão por meio de um longo umbilical de potência, o que aumenta a complexidade do sistema. Além disso, a ausência de sensores de corrente e de posição/velocidade na máquina torna a implementação das técnicas de controle ainda mais desafiadora. A partir do sistema de acionamento em estudo, são desenvolvidos os modelos matemáticos dos principais componentes, em especial o umbilical de potência, formando o modelo matemático do sistema nos eixos de referência síncrona dq. A operação do sistema com controle escalar é analisada e é apresentada uma estratégia de controle vetorial sensorless, que utiliza a abordagem do modelo de referência adaptativo. Também são apresentadas análises de estabilidade de pequenos sinais do sistema operando com controle escalar convencional e com amortecimento ativo, bem como análises do estimador de velocidade e corrente, evidenciando a faixa de estabilidade do sistema em função da sua frequência de operação, o que constitui uma das principais contribuições deste trabalho. Além disso, as estratégias propostas são validadas por meio de resultados de simulação e experimentais. Com uma bancada experimental em escala reduzida, conduz-se o estudo de estabilidade do sistema operando com controle escalar, verificando as regiões estáveis de operação e o efeito do amortecimento ativo, que reduz as oscilações de velocidade decorrentes de perturbações de torque.; Abstract: New solutions for oil and gas extraction have driven exploration into increasingly challenging environments, such as deepwater fields, leading to the development of subsea drive systems to enable this production. In this context, this work proposes the modeling and sensorless control strategies for an high power subsea drive system based on a permanent-magnet synchronous machine (PMSM), whose use is attractive for these applications due to its lower mechanical losses compared to induction motors at the same operating speed. The PMSM is driven by a voltage-source inverter through a long step-out cable, which increases the system complexity. In addition, the absence of current and position/speed sensors in the machine makes the implementation of control techniques even more challenging. Based on the drive system under study, mathematical models of the main components are developed, highlighting the umbilical model, resulting in a complete system model expressed in the synchronous dq reference frame. The operation of the system under scalar control is analyzed, and a sensorless vector control strategy based on the model reference adaptive system (MRAS) approach is presented. Small-signal stability analyses of the system operating under conventional scalar control and with active damping are also presented, as well as analyses of the speed and current estimators, highlighting the stability range as a function of operating frequency, which constitutes one of the main contributions of this work. Furthermore, the proposed strategies are validated through simulation and experimental results. Using a reduced-scale experimental setup, the stability of the system operating with scalar control is evaluated, identifying the stable operating regions and the effect of active damping, which mitigates speed oscillations caused by torque disturbances. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2026. 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/277331 Modelagem matemática de tecidos biológicos e géis condutores em eletroquimioterapia Lopes, Lucas Bertinetti A eletroquimioterapia (ECT) é um tratamento de câncer que combina a quimioterapia e a eletroporação (EP). O aumento da permeabilidade celular causada pela EP, através da aplicação de pulsos de campo elétrico, facilita a entrada dos quimioterápicos para o interior das células. O tratamento apresenta como um dos principais benefícios a seletividade tumoral. Por ser necessário um campo elétrico adequado em intensidade e tempo de exposição para provocar a EP nos tecidos biológicos, modelos matemáticos e simulações visam reproduzir o comportamento dos tecidos sob o estímulo de EP, possibilitando prever o resultado do tratamento. Neste trabalho, foram revisados os modelos matemáticos de EP em tecidos biológicos, visando identificar os parâmetros específicos de cada tecido encontrado na literatura, bem como os tipos de simulação e técnicas empregadas. Foram realizadas medições de impedância no tecido da língua e um modelo matemático de EP para o tecido da língua foi desenvolvido. Além disso, a partir de casos clínicos em humanos e animais, foi feito um estudo da ECT em tumores de língua, com objetivo de aprimorar esta modalidade de tratamento que ainda é pouco explorada. Os modelos matemáticos também foram empregados na análise de géis condutivos na ECT, onde através de experimentos em tecido vegetal, foi demonstrada a eficácia dos géis condutivos em homogeneizar o campo elétrico. A partir disso, foi proposta a otimização da condutividade dos géis na etapa de pré tratamento e a avaliação de segurança elétrica e térmica do uso dos géis.; Electrochemotherapy (ECT) is a cancer treatment that combines chemotherapy and electroporation (EP). The increase in cell membrane permeability induced by EP, through the application of electric field pulses, facilitates the uptake of chemotherapeutic agents into the cells. One of the main advantages of this treatment is tumor selectivity. Since an appropriate electric field strength and exposure time are required to induce EP in biological tissues, mathematical models and simulations are employed to reproduce tissue behavior under EP stimulation, thereby enabling prediction of treatment outcomes. In this work, mathematical models of EP in biological tissues were reviewed in order to identify tissue-specific parameters reported in the literature, as well as the types of simulations and computational techniques employed. Impedance measurements were performed on tongue tissue, and a mathematical model of EP for tongue tissue was developed. Furthermore, based on clinical cases in humans and animals, a study of ECT in tongue tumors was performed with the aim of advancing this treatment modality, which remains relatively underexplored. Mathematical models were also applied to the analysis of conductive gels in ECT, where experiments on plant tissue demonstrated the effectiveness of conductive gels in homogenizing the electric field. Based on these findings, optimization of gel conductivity during the pre-treatment stage and assessment of the electrical and thermal safety of gel application were proposed. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2025. 2025-01-01T00:00:00Z