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https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/15136| Title: | Uma arquitetura baseada em agentes para configuração dinâmica de aplicações inteligentes em ambiente foundation fieldbus |
| Authors: | Machado, Vinicius Ponte |
| Advisor: | Dória Neto, Adrião Duarte |
| Keywords: | Redes industriais;Sistemas multiagente;Redes neurais;Aprendizagem de máquina;Industrial networks;Multi-agents systems;Neural networks;Machine learning |
| Issue Date: | 11-Dec-2009 |
| Publisher: | Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
| Citation: | MACHADO, Vinicius Ponte. Uma arquitetura baseada em agentes para configuração dinâmica de aplicações inteligentes em ambiente foundation fieldbus. 2009. 90 f. Tese (Doutorado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2009. |
| Portuguese Abstract: | A automação industrial está diretamente ligada ao crescimento da tecnologia da informação. Tanto as melhorias em soluções de hardware quanto o aprimoramento em metodologias de desenvolvimento de software propiciaram o crescimento do controle do processo produtivo ao longo dos anos. Nesta tese, propomos uma arquitetura que permitirá a união de duas tecnologias no âmbito de hardware (redes industriais) e software (sistemas multiagente). O objetivo de nossa proposta é unir essas tecnologias em uma arquitetura multiagente para permitir implementação de aplicações inteligentes nos dispositivos de campo. Com isso pretendemos fazer que os agentes possam detectar e apontar soluções para problemas encontrados no ambiente de rede industrial. Este trabalho ainda alia a aprendizagem de máquina ao contexto industrial, permitindo dessa forma que a arquitetura de agentes proposta possa se tornar adaptável a um contexto de produção desconhecido ou inesperado. Para isso, utilizamos redes neurais e mostramos uma estratégia para alocação destas redes em dispositivos da rede industrial. Pretendemos assim viabilizar uma melhoria no suporte a decisão em ocorrências no nível de planta auxiliando os operadores na detecção e correção de problemas e falhas |
| Abstract: | The industrial automation is directly linked to the development of information tecnology. Better hardware solutions, as well as improvements in software development methodologies make possible the rapid growth of the productive process control. In this thesis, we propose an architecture that will allow the joining of two technologies in hardware (industrial network) and software field (multiagent systems). The objective of this proposal is to join those technologies in a multiagent architecture to allow control strategies implementations in to field devices. With this, we intend develop an agents architecture to detect and solve problems which may occur in the industrial network environment. Our work ally machine learning with industrial context, become proposed multiagent architecture adaptable to unfamiliar or unexpected production environment. We used neural networks and presented an allocation strategies of these networks in industrial network field devices. With this we intend to improve decision support at plant level and allow operations human intervention independent |
| URI: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15136 |
| Appears in Collections: | PPGEE - Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação |
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