Título: Diagnóstico De Falhas Em Sensores Usando Redes Neurais: Implementação Em Rede Industrial Foundation Fieldbus
Autores: Filho, Alexandre M. P. P.; Lopes, Kennedy R.; Silva, Victor L. C. M. da; Martins, Daniel L.; Neto, Adrião D. D.; Melo, Jorge D. de; Guedes, Luiz A.
Resumo: Este trabalho apresenta o estudo e implementação de algoritmos inteligentes para estimação de valores no processo de medição de gás natural, com a finalidade de detectar possíveis falhas nos sensores envolvidos nos processos de transferência de custódia do produto, além de fazer a classificação das falhas detectadas a fim de tomar alguma decisão do modo mais rápido possível. Na criação destes algoritmos inteligentes, foram testadas algumas arquiteturas de redes neurais artificiais recorrentes para a predição e mapas auto-organizáveis para a classificação das falhas. As redes neurais recorrentes foram criadas para implementar um preditor com a finalidade de reproduzir o comportamento dinâmico da saída do sensor, o qual é comparado ao comportamento real do instrumento, formando assim a base para a detecção e classificação de falhas que possam ocorrer no dispositivo. Já os mapas auto-organizáveis foram criados com o intuito de utilizar o valor resultante das redes neurais recorrentes para diagnosticar qual tipo de falha está ocorrendo no sensor, comparando a saída do sensor com a saída do preditor. Finalmente, essas redes neurais foram embarcadas em uma rede de dispositivos inteligentes, chamada rede industrial Foundation Fieldbus, obtendo assim algoritmos inteligentes implementados em campo, ressaltando que não existem relatos da implementação de redes neurais recorrentes nem de mapas auto-organizáveis em redes Foundation Fieldbus. Serão apresentados os algoritmos de predição, o modo como as redes neurais foram embarcadas na rede Foundation Fieldbus e os resultados obtidos com os testes.
Palavras-chave: Fieldbus Foundation Fieldbus; Detecção de Falhas; Diagnóstico de falhas; Redes Neurais Recorrentes; Mapas Auto-Organizáveis
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-08.6
Artigo em pdf: st_08.6.pdf
Arquivo BibTex: st_08.6.bib