Aquisição de conhecimentos para planejamento IA de processos industriais usando modelo funcional meios-fins.

• Ano de defesa: 1997
• Autor(a) principal: Souza, Luiz Edival de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Electrical systems; Industrial processes; Processos industriais; Sistemas elétricos
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-02122024-143130/

Esta tese apresenta uma metodologia para adquirir os conhecimentos de planejamento de um operador em uma sala de controle de sistemas de supervisão industrial. Os conhecimentos de planejamento são adquiridos através de uma técnica de modelagem funcional chamada de MFM - Multilevel Flow Modelling. A partir do modelo MFM os conhecimentos são mapeados para uma representação de planejamento baseada em operadores. MFM captura as funcionalidades dos sistemas de engenharia baseada em funções e objetivos. As funções representam os comportamentos úteis dos sistemas e seus componentes de forma a atingir os objetivos. Os objetivos descrevem os propósitos do sistema. A representação de planejamento utiliza um modelo de operador baseado em precondições e efeitos. Para capturar os conhecimentos de planejamento a metodologia define um conjunto de precondições que é extraído das funções MFM. As precondições são derivadas da topologia do modelo, dos estados de processos e das tarefas do usuário. Dois sistemas são definidos pela metodologia: sistema de modelagem e sistema de planejamento. O sistema de modelagem consiste em definir o modelo funcional do processo e a representação do conhecimento MFM. A topologia do modelo e os conhecimentos específicos são capturados pela representação do conhecimento MFM e transferidos para os operadores de planejamento através de funções de mapeamento.