Algoritmo de colônia de formigas e redes neurais artificiais aplicados na monitoração e detecção de falhas em centrais nucleares

Nenhuma Miniatura disponível
Data
2016
Data de publicação:
Orientador
- Iraci Martinez Pereira Gonçalves
Título da Revista
ISSN da Revista
Título do Volume
É parte de
É parte de
É parte de
Exportar
Mendeley
Projetos de Pesquisa
Unidades Organizacionais
Fascículo
Resumo
Um desafio recorrente em processos produtivos é o desenvolvimento de sistemas de monitoração e diagnóstico. Esses sistemas ajudam na detecção de mudanças inesperadas e interrupções, prevenindo perdas e mitigando riscos. Redes Neurais Artificiais (RNA) têm sido largamente utilizadas na criação de sistemas de monitoração. Normalmente as RNA utilizadas para resolver este tipo de problema são criadas levando-se em conta apenas parâmetros como o número de entradas, saídas e quantidade de neurônios nas camadas escondidas. Assim, as redes resultantes geralmente possuem uma configuração onde há uma total conexão entre os neurônios de uma camada e os da camada seguinte, sem que haja melhorias em sua topologia. Este trabalho utiliza o algoritmo de Otimização por Colônia de Formigas (OCF) para criar redes neurais otimizadas. O algoritmo de busca OCF utiliza a técnica de retropropagação de erros para otimizar a topologia da rede neural sugerindo as melhores conexões entre os neurônios. A RNA resultante foi aplicada para monitorar variáveis do reator de pesquisas IEA-R1 do IPEN. Os resultados obtidos mostram que o algoritmo desenvolvido é capaz de melhorar o desempenho do modelo que estima o valor de variáveis do reator. Em testes com diferentes números de neurônios na camada escondida, utilizando como comparativos o erro quadrático médio, o erro absoluto médio e o coeficiente de correlação, o desempenho da RNA otimizada foi igual ou superior ao da tradicional.

Como referenciar
SANTOS, GEAN R. dos. Algoritmo de colônia de formigas e redes neurais artificiais aplicados na monitoração e detecção de falhas em centrais nucleares. Orientador: - Iraci Martinez Pereira Gonçalves. 2016. 62 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. DOI: 10.11606/D.85.2016.tde-02082016-144618. Disponível em: http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/26798. Acesso em: 28 Mar 2024.
Esta referência é gerada automaticamente de acordo com as normas do estilo IPEN/SP (ABNT NBR 6023) e recomenda-se uma verificação final e ajustes caso necessário.

Agência de fomento
Coleções