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Previous issue date: 2009-12-11 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The industrial automation is directly linked to the development of information tecnology. Better hardware solutions, as well as improvements in software development methodologies make possible the rapid growth of the productive process control. In this thesis, we propose an architecture that will allow the joining of two technologies in hardware (industrial network) and software field (multiagent systems). The objective of this proposal is to join those technologies in a multiagent architecture to allow control strategies implementations in to field devices. With this, we intend develop an agents architecture to detect and solve problems which may occur in the industrial network environment. Our work ally machine learning with industrial context, become proposed multiagent architecture adaptable to unfamiliar or unexpected production environment. We used neural networks and presented an allocation strategies of these networks in industrial network field devices. With this we intend to improve decision support at plant level and allow operations human intervention independent / A automa??o industrial est? diretamente ligada ao crescimento da tecnologia da informa??o. Tanto as melhorias em solu??es de hardware quanto o aprimoramento em metodologias de desenvolvimento de software propiciaram o crescimento do controle do processo produtivo ao longo dos anos. Nesta tese, propomos uma arquitetura que permitir? a uni?o de duas tecnologias no ?mbito de hardware (redes industriais) e software (sistemas multiagente). O objetivo de nossa proposta ? unir essas tecnologias em uma arquitetura multiagente para permitir implementa??o de aplica??es inteligentes nos dispositivos de campo. Com isso pretendemos fazer que os agentes possam detectar e apontar solu??es para problemas encontrados no ambiente de rede industrial. Este trabalho ainda alia a aprendizagem de m?quina ao contexto industrial, permitindo dessa forma que a arquitetura de agentes proposta possa se tornar adapt?vel a um contexto de produ??o desconhecido ou inesperado. Para isso, utilizamos redes neurais e mostramos uma estrat?gia para aloca??o destas redes em dispositivos da rede industrial. Pretendemos assim viabilizar uma melhoria no suporte a decis?o em ocorr?ncias no n?vel de planta auxiliando os operadores na detec??o e corre??o de problemas e falhas
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15136 |
| Date | 11 December 2009 |
| Creators | Machado, Vinicius Ponte |
| Contributors | CPF:10749896434, http://lattes.cnpq.br/1987295209521433, Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de, CPF:21929564287, http://lattes.cnpq.br/7987212907837941, Brand?o, Dennis, CPF:25209931897, Furtado, Jo?o Jos? Vasco Peixoto, CPF:23429569320, http://lattes.cnpq.br/3865660008588988, Melo, Jorge Dantas de, D?ria Neto, Adri?o Duarte |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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