Sistema especialista baseado em regras ponderado por tendências aplicado ao monitoramento de processos industriais
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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| Formato: | doctoralThesis |
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| Publicado em: |
Brasil
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| Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/23950 |
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ri-123456789-239502017-11-03T22:07:42Z Sistema especialista baseado em regras ponderado por tendências aplicado ao monitoramento de processos industriais Souza, Danilo Curvelo de Dória Neto, Adrião Duarte http://lattes.cnpq.br/5211914223477039 http://lattes.cnpq.br/1987295209521433 Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de http://lattes.cnpq.br/7987212907837941 Melo, Jorge Dantas de http://lattes.cnpq.br/7325007451912598 Lima, Marcelo Lopes de http://lattes.cnpq.br/6689695922377496 Machado, Vinicius Ponte http://lattes.cnpq.br/9385561556243194 Sistema especialista Análise qualitativa de tendências Monitoramento de processos Automação inteligente Tennessee eastman CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA E DE COMPUTAÇÃO Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) A presente tese apresenta uma técnica inovadora — designada como sistema especialista baseado em regras ponderado por tendências (SEBRPT) — fundamentada na integração de duas ferramentas existentes na área de inteligência artificial, os sistemas especialistas (SE) e a análise qualitativa de tendências (QTA). Um dos objetivos desta abordagem é usufruir das principais vantagens associadas a cada uma das ferramentas utilizadas, tais como a facilidade de se representar o conhecimento através de regras e a capacidade de extrair o comportamento e as tendências de um sinal contínuo. Esta metodologia também permite preencher uma lacuna entre métodos puramente baseado em números (quantitativos) e métodos puramente simbólicos (qualitativos), permitindo assim uma obtenção de resultados a partir de um processo de inferência baseado tanto nos valores exatos como nas tendências de um determinado sinal. Dessa forma, a técnica abordada possibilita a extração de um "fator de certeza" associado a uma regra previamente modelada por um especialista, descartando assim a lógica puramente booleana (verdadeiro/falso) adotada nos sistemas especialistas clássicos. O método proposto permite uma adoção direta em ambientes industriais, especialmente na área de automação inteligente. Seus principais recursos e características, com aplicação no monitoramento de processos industriais, serão demonstrados por simulações e resultados experimentais baseados no benchmark conhecido como o processo de Tennessee Eastman. 2017-09-20T19:36:12Z 2017-09-20T19:36:12Z 2017-06-23 doctoralThesis SOUZA, Danilo Curvelo de. Sistema especialista baseado em regras ponderado por tendências aplicado ao monitoramento de processos industriais. 2017. 100f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/23950 por Acesso Aberto application/pdf Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO |
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