Redes neurais e support vector machines como técnicas de diagnósticos em medições industriais de nível por tecnologia tipo radar sem contato e apoio à decisão para a melhoria de sua aplicação

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Borg, Denis
• 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: Diagnósticos; Diagnostics; Level measurement; Medição de nível; Neural networks; Radares; Radars; Redes neurais; SVM
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-17022017-105129/

O objetivo dessa tese é detectar e classificar problemas de medição de nível por princípio de radar de propagação de onda livre por meio de RNA (redes neurais artificiais) e SVM (support vector machines) aliados à tratamentos estatísticos. Um primeiro cenário com ambiente controlado foi montado para a obtenção de dados preliminares. Na sequência, outros três cenários empregaram dados industriais reais. Para tanto, algumas topologias de redes neurais em quatro cenários diferentes foram testadas e foi possível demonstrar o funcionamento eficiente da RNA com acertos de 100% para o primeiro cenário, 93,51% para o segundo, 99,75% para o terceiro e de 99,94% para o quarto cenário. Para esses mesmos quatro cenários, os resultados de classificação do SVM foram de 100%, 84,41%, 93,74% e de 96,40%. Os resultados obtidos demonstram que a técnica desenvolvida pode ser aplicada à cenários reais de medição de nível. Após a classificação dos problemas pela RNA ou SVM é recomendada a utilização de alguns dos ícones baseados na norma internacional NAMUR NE107 para reportar as diferentes classificações de problemas resultantes da aplicação das técnicas dessa tese. Propõe-se que essas técnicas sejam embarcadas em aplicativos computacionais de gerenciamento de ativos para melhorar a confiabilidade da medição, antecipar rotinas de manutenção dos instrumentos e aumentar a segurança da planta industrial através de reportes adequados aos usuários dos problemas de medição de nível e do mapeamento das fases do processo.