Tese
Planta experimental para monitora????o e diagn??stico de falhas utilizando intelig??ncia artificial
Experimental plant for monitoring and fault diagnostic using artificial intelligence
Registro en:
10.11606/T.85.2020.tde-03022020-110813
Autor
MORAES, DAVI A.
Resumen
Neste trabalho foi desenvolvida uma planta experimental inspirada em um reator nuclear de pot??ncia do tipo PWR e posterior aplica????o de Intelig??ncia Artificial na Monitora????o e Diagn??stico de Falhas, por meio dos m??todos GMDH (Group Method of Data Handling) e RNA (Redes Neurais Artificiais). Com a planta experimental, tornou-se poss??vel aplicar conceitos inovadores de modelagem de sistemas (Digital Twin) on line para a monitora????o e diagn??stico de falhas individuais e/ou combinadas. Conclui-se que, embora ambos os sistemas de monitora????o apresentaram resultados satisfat??rios, o GMDH demonstrou um melhor desempenho em rela????o ??s Redes Neurais, pois al??m de apresentar valores de desvios m??dios menores do que o modelo utilizando Redes Neurais, foi poss??vel realizar a monitora????o de todas as vari??veis, enquanto que utilizando Redes Neurais n??o foi poss??vel monitorar as vari??veis de pot??ncia do aquecedor, n??vel, e pot??ncia e vaz??es das bombas. A inser????o de falhas em uma ou mais vari??veis de temperatura, repercutiu na estimativa da rede para as demais vari??veis, por??m n??o impediu que o Sistema de Monitora????o identificasse a falha. Para determinar o comportamento do Sistema de Monitora????o com falhas m??ltiplas, foram aplicadas falhas simult??neas nos sensores de temperatura. Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) IPEN/T Instituto de Pesquisas Energ??ticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP