Utilização de redes neurais artificiais para detecção e diagnóstico de falhas
Sistemas Críticos, Detecção de Falhas, Diagnóstico de Falhas, Redes Neurais Artificiais
Em um processo real, todos os recursos utilizados, sejam físicos ou desenvolvidos em software, estão sujeitos a interrupções ou a comprometimentos operacionais. Contudo, nas situações em que operam os sistemas críticos, qualquer tipo de problema pode vir a trazer grandes consequências. Sabendo disso, este trabalho se propõe a desenvolver um sistema capaz de detectar a presença e indicar os tipos de falhas que venham a ocorrer em um determinado processo. Para implementação e testes da metodologia proposta, um sistema de tanques acoplados foi escolhido como modelo de estudo de caso. O sistema a ser desenvolvido deverá gerar um conjunto de sinais que notifiquem o operador do pro- cesso e que possam vir a ser pós-processados, possibilitando que sejam feitas alterações nas estratégias ou nos parâmetros dos controladores. Em virtude dos riscos envolvidos com relação à queima dos sensores, atuadores e amplificadores existentes na planta real, o conjunto de dados das falhas será gerado computacionalmente e os resultados coletados a partir de simulações numéricas do modelo do processo, não havendo risco de dano aos equipamentos. O sistema será composto por estruturas que fazem uso de Redes Neurais Artificiais, treinadas em modo /offline/ pelo software matemático Matlab.