Pesquisador Vinculado
Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2006), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2008) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2013) na área de Automação, tendo desenvolvido seus trabalhos sobre os problemas de Identificação de Sistemas Dinâmicos e de Realização de Séries Temporais Multivariáveis. Trabalhou por aproximadamente 10 anos na indústria com aplicações de máquinas elétricas de indução e com o projeto de máquinas síncronas de grande porte. Atualmente é professor da Universidade Estadual de Campinas em RDIDP e coordenador do Centro de Engenharia Biomédica (CEB).
Sistemas dinâmicos
Projeto de máquinas elétricas ➠ Determinação de parâmetros de máquinas elétricas ➠ Diagnóstico de falhas em máquinas ➠ Identificação de sistemas dinâmicos ➠ Realização de séries temporais ➠ Aplicações e desenvolvimento de meta-heurísticas
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mateusg@unicamp.br
An associative-memory-based method for system nonlinearities recursive estimation
ALEGRIA, E. J. ; GIESBRECHT, M. ; BOTTURA, C. P. . AUTOMATICA, v. 142, p. 110343, 2022.
Partial Discharges Monitoring for Electric Machines Diagnosis: A Review
CRUZ, J. S. ; FRUETT, F. ; LOPES, R. R. ; TAKAKI, F. L. ; TAMBASCIA, C. A. ; de LIMA, E. R. ; GIESBRECHT, M. Energies, v. 15, p. 7966, 2022.
Machine learning algorithms for dengue risk assessment: a case study for São Luís do Maranhão
ROCHA, F. P. ; GIESBRECHT, M. COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS, v. 41, p. 1-27, 2022.
Causal regression for online estimation of highly nonlinear parametrically varying models
ALEGRIA, E. J. ; GIESBRECHT, M. ; BOTTURA, C. P. AUTOMATICA, v. 125, p. 109425, 2021.
Application of differential evolution to multi-objective tuning of vibration spectrum analyzers based on microelectromechanical systems
MARINHO, Y. Q. ; FRUETT, F. ; GIESBRECHT, M. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 97, p. 104071, 2021.
Faults detection and classification in a centrifugal pump from vibration data using markov parameters
GONCALVES, JOAO PAULO SILVA ; FRUETT, F. ; DALFRE FILHO, J. G. ; GIESBRECHT, M. MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, v. 158, p. 107694, 2021.
Clearness index forecasting: A comparative study between a stochastic realization method and a machine learning algorithm
MARTINS, G. S. ; GIESBRECHT, M. RENEWABLE ENERGY, v. 180, p. 787-805, 2021.
Low-cost MEMS accelerometer network for rotating machine vibration diagnostics
PEDOTTI, L. A. S. ; ZAGO, R. M. ; GIESBRECHT, M. ; FRUETT, F. IEEE INSTRUMENTATION & MEASUREMENT MAGAZINE, v. 23, p. 25-33, 2020.
Detailed Derivation and Experimental Validation of a Method for Obtaining Load Conditions for Salient Pole Synchronous Machine Quadrature Axis Parameters Determination
GIESBRECHT, MATEUS; MENESES, LUIS ALFREDO ESTEVES. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, v. 66, p. 1-1, 2018.
Finite length white noise generation with an immuno inspired algorithm
GIESBRECHT, MATEUS; PASCOLI BOTTURA, CELSO. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 69, p. 189-200, 2017.
Recursive Immuno-Inspired Algorithm for Time Variant Discrete Multivariable Dynamic System State Space Identification
GIESBRECHT, M.; BOTTURA, C. P. INTERNATIONAL JOURNAL OF NATURAL COMPUTING RESEARCH, v. 5, p. 69-100, 2015.
No Laboratório de Controle e Sistemas Inteligentes são realizadas pesquisas nas áreas de identificação de sistemas, estimação de parâmetros, diagnóstico de falhas e projeto de máquinas elétricas.
Pesquisadores e alunos: