Utilização de redes neurais artificiais para detecção e diagnóstico de falhas

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

21/06/2011

RESUMO

Em um processo real, todos os recursos utilizados, sejam físicos ou desenvolvidos em software, estão sujeitos a interrupções ou a comprometimentos operacionais. Contudo, nas situações em que operam os sistemas críticos, qualquer tipo de problema pode vir a trazer grandes consequências. Sabendo disso, este trabalho se propõe a desenvolver um sistema capaz de detectar a presença e indicar os tipos de falhas que venham a ocorrer em um determinado processo. Para implementação e testes da metodologia proposta, um sistema de tanques acoplados foi escolhido como modelo de estudo de caso. O sistema desenvolvido deverá gerar um conjunto de sinais que notifiquem o operador do processo e que possam vir a ser pós-processados, possibilitando que sejam feitas alterações nas estratégias ou nos parâmetros dos controladores. Em virtude dos riscos envolvidos com relação à queima dos sensores, atuadores e amplificadores existentes na planta real, o conjunto de dados das falhas será gerado computacionalmente e os resultados coletados a partir de simulações numéricas do modelo do processo, não havendo risco de dano aos equipamentos. O sistema será composto por estruturas que fazem uso de Redes Neurais Artificiais, treinadas em modo offline pelo software matemático Matlab

ASSUNTO(S)

redes neurais artificiais diagnóstico de falhas detecção de falhas sistemas críticos engenharia eletrica critical systems fault detection fault diagnosis artificial neural network

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