Palavras-chave: centrais elétricas, confiabilidade, detecção de falhas, diagnóstico, inteligência artificial. Esquematicamente cada componente de processamento (neurônios) da rede é representado como um nó. A idéia básica consiste em descobrir um modelo do sistema, o qual está fundado em redes neurais. Universidade de Stanford, em 1959. ADALINE vem de ADAptiveLINearElement e MADALINE de MultipleADAptiveLINearElement (diversas Adalines).
O MultiLayerPerceptron é reconhecido por causa de seus resultados em comparação com outros modelos como a melhor rede neural pra solucionar um problema de classificação a partir de exemplos. A seleção do tipo adequado de arquitetura de Rede Neural (número de neurônios em cada camada e o número de camadas para cada caso concreto, é um problema empírico (tentativa e problema).
porém, o que têm de especial as RNA, e também suas vantagens de implantação, que lhes deu um protagonismo não é compartilhado por outras estruturas de caixa preta preexistentes? O pesquisador Ljung propõe duas razões: a primeira é que os sistemas que são habitualmente encontrados pela prática apresentam características de saturação para entradas elevadas.
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A própria suporte de RNA incorpora esse efeito de forma “natural”, em oposição, a título de exemplo, os aproximadorespolinomiales. A segunda justificativa está relacionada com a redundância interna das RNA. Esta redundância explica a relativa praticidade com que se lida com um grande número de parâmetros ou pesos no ajuste de RNA, quando costuma ser uma tarefa tão dispendioso, com outros tipos de aproximadores. Pode-Se concluir que as RNA são aplicadas ao diagnóstico de processos industriais, tanto a grau de detecção e isolamento como de identificação de anomalias.
Arquitetura Multicamadas Perceptron Para a implementação do mecanismo foi usada uma rede neural Multicamadas-Perceptron (MLP). As redes MLP treinadas pelo algoritmo BackPropagation, são consideradas, quem sabe, as mais gerais das Redes Neurais Artificiais. São usadas em dificuldades de antevisão, classificação, reconhecimento de padrões, estimativa de parâmetros e resolução de sinais. Em segundo recinto, a circunstância de uma falha descomplicado em um componente podes fazer com que imensas variáveis excedam os limites permitidos, o que complica a tarefa de identificação da anomalia.
A primeira resultância da aplicação prática dessa metodologia é que as indisponibilidades se detectam uma vez que seus efeitos têm causado danos significativos. Por outro lado, deixa nas mãos do usuário a árduo tarefa de interpretar a seqüência de alarmes que ocorre com finalidade de construir um diagnóstico sobre o estado dos instrumentos e poder tomar acções correctivas.
As deficiências descritas levantaram a indispensabilidade de englobar um entendimento mais profundo do método perante estudo com vistas a realizar a ação do diagnóstico. Este conhecimento necessita de adicionar as ligações intrínsecas entre as diferentes variáveis, como essa de uma compreensão histórica da melhoria do método. O SCADA retém mecanismos que permitem a criação de eventos, a partir dos sinais de imediato processadas.
Uma maneira imediata de gerar tais eventos é a partir do sobrepaso de limiares definidos convenientemente, este é o começo de funcionamento destes sistemas SCADA. • Variáveis gerais do motor. • Subsistema óleo de lubrificação. Estas são as variáveis de entrada no sistema, o valor prescrito de cada modificável conta com uma faixa de operação acordado por um valor máximo e um valor mínimo.
Estes valores são utilizados para criar um limiar fixo, o qual diminui a dificuldade do trabalho e os cálculos. Pra criação de resíduos tem-se em conta a comparação do valor da modificável com o limiar fixo da mesma. 4. 1 sinaliza que no momento em que ocorre a falha a que se alega a linha ocorre o sintoma que indica a coluna. Um 0 sinaliza o inverso.
Na tabela 2, observa-se um exemplo de assinatura de falha. O documento revisado para preparar-se as falhas ocorridas, é o livro de situações do plantão, que reúne todas as avarias que ocorrem todos os dias. 2. As falhas se localizam após que foi atingido o estado estável de operação do motor. 1. Construção dos conjuntos de treinamento e teste. 2. Seleção da arquitetura da Rede Neural Artificial.
