A rede PROFIBUS DP é o barramento de campo mais utilizado na indústria mundial atualmente. Com o uso cada vez maior desta rede de \"chão de fábrica\" nas plantas industriais, o diagnóstico rápido de falhas tornou-se extremamente necessário e importante, o que permite minimizar os tempos de parada da instalação e consequentes prejuízos no processo produtivo. Este trabalho apresenta o estudo de técnicas baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNA) que serão utilizadas em um trabalho futuro para se fazer um diagnóstico rápido de uma rede PROFIBUS em caso de falha, permitindo através dos conceitos básicos apresentados, uma análise criteriosa do seu desempenho. Inicialmente são apresentados conceitos básicos sobre as redes PROFIBUS DP, tais como arquitetura e versões do protocolo, a descrição da Camada Física, dentre outros assuntos relevantes. Nas etapas seguintes, serão apresentados outros tópicos importantes para entendimento do projeto como, conceitos sobre RNA e métodos de pré-processamento do sinal colhido no osciloscópio. / The PROFIBUS (Process Field Bus) DP is the most popular fieldbus communication used in the worldwide industry. With the increasing use of this network fieldbus in industrial plants, the rapid faults diagnosis has become extremely necessary and important, which minimizes the lodgments time and consequent losses in the production process. This work is based into a Artificial Neural Networks (ANN) tool that will be used to make a rapidly diagnosis of a PROFIBUS network in case of failure, allowing through basic concepts, a careful review of their performance. First the basics of PROFIBUS DP networks are presented, such as architecture and protocol versions, a description of the Physical Layer, among other relevant issues. In the following steps, others important topics to understand the project will be shown, such as, concepts of ANN and pre-processing methods from collected signal.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-14052012-101221 |
| Date | 12 April 2012 |
| Creators | Rafaela Castelhano de Souza |
| Contributors | Dennis Brandão, Carlos Eduardo Pereira, Ivan Nunes da Silva |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Engenharia Elétrica, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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