Submitted by Marcele Costal de Castro (costalcastro@gmail.com) on 2017-09-19T16:45:56Z No. of bitstreams: 1 ANTÔNIO CARLOS DE ABREU MOL D.pdf: 3379015 bytes, checksum: 0422ecac1a2ccc8500d7f8854e764270 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-19T16:45:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ANTÔNIO CARLOS DE ABREU MOL D.pdf: 3379015 bytes, checksum: 0422ecac1a2ccc8500d7f8854e764270 (MD5) Previous issue date: 2002-12 / Esta tese apresenta uma metodologia, baseada em Redes Neurais Artificiais (RNA), para a identificação de transientes a qual permite tanto uma identificação dinâmica quanto a resposta “Não Sei” para eventos desconhecidos. O método usa duas RNA’s. A primeira rede é responsável pela identificação dinâmica, utilizando como entradas um pequeno conjunto (através de uma janela temporal móvel) dos valores recentes das variáveis de estado. A outra rede é utilizada para validar a identificação feita pela primeira através da identificação de cada variável, emitindo assim a resposta “Não Sei” para eventos desconhecidos. No processo de validação foi utilizado um conjunto de 15 acidentes postulados para uma usina nuclear PWR, gerados por simulação computacional e com ruído superposto ao dados. Os resultados obtidos mostraram a capacidade do método em analisar sistemas dinâmicos e emitir resposta “Não Sei” para eventos desconhecidos.