Return to search

Modelos de validação de sinal utilizando técnicas de inteligência artificial aplicados a um reator nuclear.

Submitted by Belo Jamyllye (jamyllye@gmail.com) on 2015-03-20T17:59:01Z
No. of bitstreams: 1
Oliveira - Modelos de validação de sinal utilizando técnicas de inteligência artificial.pdf: 4220031 bytes, checksum: 1dd5f595a4c0ac1769592dd4b66d59fd (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-20T17:59:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Oliveira - Modelos de validação de sinal utilizando técnicas de inteligência artificial.pdf: 4220031 bytes, checksum: 1dd5f595a4c0ac1769592dd4b66d59fd (MD5)
Previous issue date: 1999-06 / Este trabalho desenvolve dois modelos de validação de sinal que utilizam fedes
neuronais para realizar a redundância analítica de sinais monitorados em uma instalação
industrial. Um dos modelos utiliza uma única rede neuronal para efetuar a redundância
analítica dos sinais e o outro modelo utiliza várias redes neuronais para efetuar esta
redundância, cada uma trabalhando em uma região de operação específica da instalação.
Para efetuar a divisão de todos os pontos de operação da instalação em várias regiões
específicas foram estudados quatro métodos de separação em classes. Adicionalmente
os modelos fornecem uma indicação da confiança das suas respostas através de
conceitos baseados em lógica nebulosa. Os modelos foram implementados em
linguagem C e foram ensaiados com sinais monitorados do reator nuclear Angra I,
durante uma de suas partidas até atingir 100% de potência. / This work develops two models of signal validation in which the analytical
redundancy of the monitored signals from an industrial plant is made by neural
networks. In one model the analytical redundancy is made by only one neural network
while in the other it is done by several neural networks, each one working in a specific
part of the entire operation region of the plant. Four cluster techniques were tested to
separate the entire region of operation in several specific regions. An additional
information of systems' reliability is supplied by a fuzzy inference system. The models
were implemented in C language and tested with signals acquired from Angra I nuclear
power plant, from its start to 100% of power.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:carpedien.ien.gov.br:ien/885
Date06 1900
CreatorsOLIVEIRA, Mauro Vitor de, seesc, mvitor@ien.gov.br, http://lattes.cnpq.br/9140879189905754
PublisherInstituto de Engenharia Nuclear, IEN, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional do IEN, instname:Instituto de Engenharia Nuclear, instacron:IEN
Rightshttps://www.iaea.org/Publications, info:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0018 seconds