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  • Publicado : 23 de abril de 2013
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A disponibilidade e a confiabilidade dos equipamentos industriais é estrategicamente importante para as empresas. Portanto, a monitoração da condição do ativo físico torna-sefundamental para o diagnostico de falha e para que medidas corretivas possam ser tomadas antes que o problema se agrave e acarrete uma parada do equipamento.
Existem técnicas de InteligenciaArtificial eficientes para resolver esse problema de manutenção basiada em condição, pois são capazes de auxiliar os especialistas na interpretação da grande quantidade de dadosmonitorados.A literatura oferece uma vasta quantidade de sistemas inteligentes (usando sistemas especialistas,redes neurais, lógica fuzzy e raciocínio baseado em casos) aplicados na solução deproblemas como citado anteriormente .
Existem três módulos de processamento inteligente .Um modulo de diagnostico baseado em regras coleta todos os parâmetros operacionais da planta e os avaliade acordo com o conhecimento adquirido,a partir do conhecimento dos especialistas humanos , com o objetivo de predizer problemas. O sistema ainda possui dois módulos de redes neuraisartificiais, um que coleta amostras de espectro de áudio , no grupo de geração de energia para fora da planta. Alem desses módulos, o sistema oferece um sinótico para monitoração dossubsistemas da turbina que fornece ao usuário mais informações sobre os equipamentos monitorados. Esse sistema consegue abranger todas as informações que podem ser extraída dos equipamentos, o quepermite realizar um diagnostico mas preciso e detalhado.
Redes neurais artificiais tem sido ultilizadas em vários problemas de monitoração de condição e diagnóstico defalhas.Entretanto,outras técnicas de inteligência artificial também são aplicadas para resolução desse tipo de problema , dentre essas técnicas pode-se citar: algoritmos genéticos , e árvores de decisão.
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