Iraci Martinez PereiraMORAES, DAVI A.2020-02-192020-02-192019MORAES, DAVI A. <b>Planta experimental para monitoração e diagnóstico de falhas utilizando inteligência artificial</b>. Orientador: Iraci Martinez Pereira. 2019. 162 f. Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. DOI: <a href="https://dx.doi.org/10.11606/T.85.2020.tde-03022020-110813">10.11606/T.85.2020.tde-03022020-110813</a>. Disponível em: http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/30806.http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/30806Neste trabalho foi desenvolvida uma planta experimental inspirada em um reator nuclear de potência do tipo PWR e posterior aplicação de Inteligência Artificial na Monitoração e Diagnóstico de Falhas, por meio dos métodos GMDH (Group Method of Data Handling) e RNA (Redes Neurais Artificiais). Com a planta experimental, tornou-se possível aplicar conceitos inovadores de modelagem de sistemas (Digital Twin) on line para a monitoração e diagnóstico de falhas individuais e/ou combinadas. Conclui-se que, embora ambos os sistemas de monitoração apresentaram resultados satisfatórios, o GMDH demonstrou um melhor desempenho em relação às Redes Neurais, pois além de apresentar valores de desvios médios menores do que o modelo utilizando Redes Neurais, foi possível realizar a monitoração de todas as variáveis, enquanto que utilizando Redes Neurais não foi possível monitorar as variáveis de potência do aquecedor, nível, e potência e vazões das bombas. A inserção de falhas em uma ou mais variáveis de temperatura, repercutiu na estimativa da rede para as demais variáveis, porém não impediu que o Sistema de Monitoração identificasse a falha. Para determinar o comportamento do Sistema de Monitoração com falhas múltiplas, foram aplicadas falhas simultâneas nos sensores de temperatura.162openAccessvariational methodsmathematical modelsnumerical solutionartificial intelligencegenetic algorithmsneural networkscomputerized simulationsystem failure analysissensorstemperature distributionmedicinal plantsdiagnosisdiagnostic techniquesdiagnostic usesTese10.11606/T.85.2020.tde-03022020-110813