Made available in DSpace on 2014-10-09T12:33:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:05:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / A demanda crescente na complexidade, eficiência e confiabilidade nos sistemas industriais modernos têm estimulado os estudos da teoria de controle aplicada no desenvolvimento de sistemas de Monitoração e Detecção de Falhas. Neste trabalho foi desenvolvida uma metodologia inédita de Monitoração e Detecção de Falhas através do algoritmo GMDH e Redes Neurais Artificiais (RNA) que foi aplicada ao reator de pesquisas do IPEN, IEA-R1. O desenvolvimento deste trabalho foi dividido em duas etapas: sendo a primeira etapa dedicada ao pré-processamento das informações, realizada através do algoritmo GMDH; e a segunda o processamento das informações através de RNA. O algoritmo GMDH foi utilizado de duas maneiras diferentes: primeiramente, o algoritmo GMDH foi utilizado para gerar uma melhor estimativa da base de dados, tendo como resultado uma matriz denominada matriz_z, que foi utilizada no treinamento das RNA. Logo após, o GMDH foi utilizado no estudo das variáveis mais relevantes, sendo estas variáveis utilizadas no processamento das informações. Para realizar as simulações computacionais, foram propostos cinco modelos: Modelo 1 (Modelo Teórico) e Modelos 2, 3, 4 e 5 (Dados de operação do reator). Após a realização de um estudo exaustivo dedicado a Monitoração, iniciou-se a etapa de Detecção de Falhas em sensores, onde foram simuladas falhas na base de dados dos sensores. Para tanto as leituras dos sensores tiveram um acréscimo dos seguintes valores: 5%, 10%, 15% e 20%. Os resultados obtidos utilizando o algoritmo GMDH na escolha das melhores variáveis de entrada para as RNA foram melhores do que aqueles obtidos utilizando apenas RNA, o que viabiliza o uso da nova metodologia de Monitoração e Detecção de Falhas em sensores apresentada. / Tese (Doutoramento) / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ipen.br:123456789/9982 |
| Date | 09 October 2014 |
| Creators | BUENO, ELAINE I. |
| Contributors | Antonio Teixeira e Silva |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 149 |
| Source | reponame:Repositório Institucional do IPEN, instname:Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares, instacron:IPEN |
| Coverage | N |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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