Sistema Especialista para Ambiente Industrial Baseado em Regras com Auto-Aprendizagem
Sistemas especialistas, ambiente industrial, sistema de suporte à decisão, regras auto-editáveis.
Este trabalho apresenta uma metodologia de como adquirir e representar o conhecimento através de regras lógicas automática para uma planta industrial simulada. O conhecimento inicial sobre um processo industrial pode ser adquirido através de um especialista que interpreta situações presentes na planta e pode descrever o que está ocorrendo. No trabalho é apresentado uma maneira de adquirir conhecimentos estatísticos da planta durante a própria execução de seus processos, utilizando para isso um método de clusterização online conhecido como TEDA-Cloud sendo modificado para melhora de performance. A representação do conhecimento é descrito através da manipulação de uma rede neural conhecida como CILP e uma simbologia própria é descrita para representar as variáveis lógicas retiradas dos sinais dos processos. Os resultados mostram uma eficiência em interpretar as regras e aceleração no processo de clusterizaçao e classificações dos padrões que definem as regras.