[en] MULTIPLE SENSORS MONITORING SYSTEM BY AUTOASSOCIATIVE NEURAL NETWORKS AND FUZZY LOGIC

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: JAVIER EDUARDO REYES SANCHEZ
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] CLASSIFICACAO; [pt] REDES NEURAIS AUTO-ASSOCIATIVAS; [pt] SISTEMAS DE MONITORAMENTO; [pt] DETECCAO DE FALHAS; [pt] AUTOMACAO; [pt] SENSOR; [pt] CONFIABILIDADE; [pt] LOGICA FUZZY; [en] CLASSIFICATION; [en] AUTO-ASSOCIATIVE NEURAL NETWORKS; [en] MONITORING SYSTEMS; [en] FAULT DETECTION; [en] AUTOMATION; [en] SENSOR; [en] RELIABILITY; [en] FUZZY LOGIC
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=44559&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=44559&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.44559

[pt] Calibrações manuais periódicas asseguram o funcionamento correto de um instrumento durante certo período de tempo, mas não garantem que sensores defeituosos permaneçam calibrados por outros períodos, além de eventualmente serem desnecessárias. Em plantas industriais, a análise dos sinais fornecidos pelos sensores que monitoram os processos de produção é uma tarefa difícil em virtude da grande dimensão dos dados. Portanto, uma estratégia de monitoramento e correção online para múltiplos sensores se faz necessária. Este trabalho propõe a utilização de dois modelos: um que emprega Redes Neurais Auto-Associativas com Treinamento Robusto Modificado (RNAAM), e outro que emprega o Teste Seqüencial da Razão de Probabilidade (SPRT) e Lógica Fuzzy. Esses modelos são aplicados em um sistema de monitoramento para auto-correção online e auto-validação das medições realizadas por um grande número de sensores. Diferentemente dos modelos existentes, o sistema proposto faz uso de apenas uma RNAAM para reconstruir os sinais dos sensores com falha. Além disso, os estados do sensor e do modelo de auto-correção são validados por meio dos módulos de confiabilidade e de classificação, respectivamente. Para avaliação do modelo, faz-se uso de uma base de dados com medidas de sensores industriais que controlam e realizam o monitoramento de um motor de combustão interna, instalado em um caminhão de mineração. Os resultados obtidos mostram a capacidade do modelo proposto de mapear e corrigir, com um baixo nível de erro, os sinais dos sensores que apresentam falhas, além de fornecer ao especialista uma ferramenta para a realização de cronogramas de revisão de sensores.