Planta experimental para monitoração e diagnóstico de falhas utilizando inteligência artificial
Neste trabalho foi desenvolvida uma planta experimental inspirada em um reator nuclear de potência do tipo PWR e posterior aplicação de Inteligência Artificial na Monitoração e Diagnóstico de Falhas, por meio dos métodos GMDH (Group Method of Data Handling) e RNA (Redes Neurais Artificiais). Com a p...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-03022020-110813 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85133/tde-03022020-110813/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | artificial intelligence digital twin experimental plants GMDH inteligência artificial neural networks planta experimental redes neurais |
| Sumario: | Neste trabalho foi desenvolvida uma planta experimental inspirada em um reator nuclear de potência do tipo PWR e posterior aplicação de Inteligência Artificial na Monitoração e Diagnóstico de Falhas, por meio dos métodos GMDH (Group Method of Data Handling) e RNA (Redes Neurais Artificiais). Com a planta experimental, tornou-se possível aplicar conceitos inovadores de modelagem de sistemas (Digital Twin) on line para a monitoração e diagnóstico de falhas individuais e/ou combinadas. Conclui-se que, embora ambos os sistemas de monitoração apresentaram resultados satisfatórios, o GMDH demonstrou um melhor desempenho em relação às Redes Neurais, pois além de apresentar valores de desvios médios menores do que o modelo utilizando Redes Neurais, foi possível realizar a monitoração de todas as variáveis, enquanto que utilizando Redes Neurais não foi possível monitorar as variáveis de potência do aquecedor, nível, e potência e vazões das bombas. A inserção de falhas em uma ou mais variáveis de temperatura, repercutiu na estimativa da rede para as demais variáveis, porém não impediu que o Sistema de Monitoração identificasse a falha. Para determinar o comportamento do Sistema de Monitoração com falhas múltiplas, foram aplicadas falhas simultâneas nos sensores de temperatura. |
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