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Previous issue date: 2005-02-15 / Industrial automation networks is in focus and is gradually replacing older architectures of systems used in automation world. Among existing automation networks, most prominent standard is the Foundation Fieldbus (FF). This particular standard was chosen for the development of this work thanks to its complete application layer specification and its user interface, organized as function blocks and that allows interoperability among different vendors' devices. Nowadays, one of most seeked solutions on industrial automation are the indirect measurements, that consist in infering a value from measures of other sensors. This can be made through implementation of the so-called software sensors. One of the most used tools in this project and in sensor implementation are artificial neural networks. The absence of a standard solution to implement neural networks in FF environment makes impossible the development of a field-indirect-measurement project, besides other projects involving neural networks, unless a closed proprietary solution is used, which dos not guarantee interoperability among network devices, specially if those are from different vendors. In order to keep the interoperability, this work's goal is develop a solution that implements artificial neural networks in Foundation Fieldbus industrial network environment, based on standard function blocks. Along the work, some results of the solution's implementation are also presented / As redes para automa??o industrial v?m se destacando e substituindo aos poucos as arquiteturas mais antigas dos sistemas utilizados na ?rea de automa??o. Dentre as redes para automa??o industrial j? existentes, a que mais se destaca ? a Foundation Fieldbus (FF). Essa arquitetura foi escolhida para desenvolver o presente trabalho devido ? completa especifica??o da camada de aplica??o e, por causa da sua interface com o usu?rio, organizada em blocos, o que possibilita a interoperabilidade entre os dispositivos de fabricantes diferentes. Atualmente, uma das aplica??es mais procuradas na automa??o industrial ? a medi??o indireta, que consiste em inferir um valor a partir das medidas de outros sensores. Isso pode ser realizado atrav?s da implementa??o dos chamados software sensors, ou, sensores de software. Uma das ferramentas mais utilizadas no projeto e implementa??o dos sensores de software s?o as redes neurais artificiais. A falta de uma solu??o padr?o que implemente redes neurais no ambiente de redes FF impossibilita o desenvolvimento de um projeto de medi??o indireta para o campo, al?m de outros poss?veis projetos que envolvam redes neurais, a menos que se opte por uma solu??o propriet?ria, o que n?o garante manter a interoperabilidade entre os dispositivos da rede, principalmente se esses forem de fabricantes diferentes. Visando manter a interoperabilidade, este trabalho objetiva desenvolver uma solu??o para executar algoritmos de redes neurais artificiais no ambiente de redes para automa??o industrial Foundation Fieldbus baseada em blocos funcionais padr?es. Ao fim deste trabalho, encontram-se alguns resultados da implementa??o da solu??o aqui abordada
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15412 |
| Date | 15 February 2005 |
| Creators | Silva, Diego Rodrigo Cabral |
| Contributors | CPF:10749896434, http://lattes.cnpq.br/1987295209521433, Cerqueira, J?s de Jesus Fiais, CPF:27558231515, http://lattes.cnpq.br/3099827700882478, Maitelli, Andr? Laurindo, CPF:42046637100, http://lattes.cnpq.br/0477027244297797, Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes 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/masterThesis |
| 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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