Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-03-31T22:51:30Z No. of bitstreams: 1 HeitorMedeirosFlorencio_DISSERT.pdf: 2810263 bytes, checksum: 7827088e4939b0873f4cea23918b8830 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-04-04T20:28:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 HeitorMedeirosFlorencio_DISSERT.pdf: 2810263 bytes, checksum: 7827088e4939b0873f4cea23918b8830 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-04T20:28:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HeitorMedeirosFlorencio_DISSERT.pdf: 2810263 bytes, checksum: 7827088e4939b0873f4cea23918b8830 (MD5) Previous issue date: 2015-07-20 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / As redes de sensores sem fio (RSSF) est?o gradativamente ganhando espa?o no ambiente industrial devido ? possibilidade de conectar pontos de informa??o que eram inacess?veis com as redes cabeadas. Contudo, existem v?rios desafios na implanta??o e aceita??o dessa tecnologia no meio industrial, sendo um deles a garantia de disponibilidade da informa??o, a qual pode ser influenciada por v?rios par?metros, como a estabilidade do caminho de dados e o consumo de energia do instrumento de campo. Nesse sentido, neste trabalho foi desenvolvido uma ferramenta para avaliar e inferir par?metros de redes industriais sem fio baseadas nos protocolos WirelessHART e ISA 100.11a. A ferramenta disponibiliza funcionalidades de avalia??o quantitativa, avalia??o qualitativa e avalia??o por infer?ncia durante um determinado tempo de execu??o da rede. As avalia??es quantitativa e qualitativa s?o baseadas nas pr?prias defini??es dos par?metros, como o par?metro de estabilidade, ou em ferramentas da estat?stica descritiva, como m?dia, desvio padr?o e diagramas de caixa. J? na avalia??o por infer?ncia ? utilizada a t?cnica inteligente de redes neurais artificiais para estimar alguns par?metros da rede, como vida ?til da bateria. Por fim, s?o apresentados os resultados do uso da ferramenta em diferentes cen?rios de redes, topologias em estrela e em malha, com o intuito de atestar a import?ncia do uso da ferramenta na avalia??o do comportamento dessas redes, como tamb?m, apoiar poss?veis adequa??es ou manuten??es do sistema. / Wireless sensor networks (WSN) have gained ground in the industrial environment, due to the possibility of connecting points of information that were inaccessible to wired networks. However, there are several challenges in the implementation and acceptance of this technology in the industrial environment, one of them the guaranteed availability of information, which can be influenced by various parameters, such as path stability and power consumption of the field device. As such, in this work was developed a tool to evaluate and infer parameters of wireless industrial networks based on the WirelessHART and ISA 100.11a protocols. The tool allows quantitative evaluation, qualitative evaluation and evaluation by inference during a given time of the operating network. The quantitative and qualitative evaluation are based on own definitions of parameters, such as the parameter of stability, or based on descriptive statistics, such as mean, standard deviation and box plots. In the evaluation by inference uses the intelligent technique artificial neural networks to infer some network parameters such as battery life. Finally, it displays the results of use the tool in different scenarios networks, as topologies star and mesh, in order to attest to the importance of tool in evaluation of the behavior of these networks, but also support possible changes or maintenance of the system.