Navegando por Autor "Medeiros, Juliana Pegado de"
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Dissertação Estudo e implementação de algoritmos inteligentes para detecção e classificação de falhas na medição de gás natural(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2009-06-29) Medeiros, Juliana Pegado de; Melo, Jorge Dantas de; ; http://lattes.cnpq.br/7325007451912598; ; http://lattes.cnpq.br/4783529608769880; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Martins, Allan de Medeiros; ; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; Freire, Eduardo Oliveira; ; http://lattes.cnpq.br/6140266116057805Esta dissertação apresenta o estudo e implementação de algoritmos inteligentes para o monitoramento da medição de sensores envolvidos em processos de transferência de custódia de gás natural. Para a criação destes algoritmos são investigadas arquiteturas de Redes Neurais Artificiais devido a características particulares, tais como: aprendizado, adaptação e predição. Um preditor é implementado com a finalidade de reproduzir o comportamento dinâmico da saída de um sensor de interesse, de tal forma que sua saída seja comparada à saída real do sensor. Uma rede recorrente é utilizada para este fim, em virtude de sua capacidade em lidar com informação dinâmica. A saída real do sensor e a saída estimada do preditor formam a base para a criação das estratégias de detecção e identificação de possíveis falhas. Duas arquiteturas de redes neurais competitivas são investigadas e suas potencialidades são utilizadas para classificar tipos diferentes de falhas. O algoritmo de predição e as estratégias de detecção e classificação de falhas, bem como os resultados obtidos, serão apresentados