Redes neurais artificiais no ambiente de redes industriais foundation fieldbus usando blocos funcionais padrões

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Diego Rodrigo Cabral
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15412
Resumo: Industrial automation networks is in focus and is gradually replacing older architectures of systems used in automation world. Among existing automation networks, most prominent standard is the Foundation Fieldbus (FF). This particular standard was chosen for the development of this work thanks to its complete application layer specification and its user interface, organized as function blocks and that allows interoperability among different vendors' devices. Nowadays, one of most seeked solutions on industrial automation are the indirect measurements, that consist in infering a value from measures of other sensors. This can be made through implementation of the so-called software sensors. One of the most used tools in this project and in sensor implementation are artificial neural networks. The absence of a standard solution to implement neural networks in FF environment makes impossible the development of a field-indirect-measurement project, besides other projects involving neural networks, unless a closed proprietary solution is used, which dos not guarantee interoperability among network devices, specially if those are from different vendors. In order to keep the interoperability, this work's goal is develop a solution that implements artificial neural networks in Foundation Fieldbus industrial network environment, based on standard function blocks. Along the work, some results of the solution's implementation are also presented
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This particular standard was chosen for the development of this work thanks to its complete application layer specification and its user interface, organized as function blocks and that allows interoperability among different vendors' devices. Nowadays, one of most seeked solutions on industrial automation are the indirect measurements, that consist in infering a value from measures of other sensors. This can be made through implementation of the so-called software sensors. One of the most used tools in this project and in sensor implementation are artificial neural networks. The absence of a standard solution to implement neural networks in FF environment makes impossible the development of a field-indirect-measurement project, besides other projects involving neural networks, unless a closed proprietary solution is used, which dos not guarantee interoperability among network devices, specially if those are from different vendors. In order to keep the interoperability, this work's goal is develop a solution that implements artificial neural networks in Foundation Fieldbus industrial network environment, based on standard function blocks. Along the work, some results of the solution's implementation are also presentedAs redes para automação industrial vêm se destacando e substituindo aos poucos as arquiteturas mais antigas dos sistemas utilizados na área de automação. Dentre as redes para automação industrial já existentes, a que mais se destaca é a Foundation Fieldbus (FF). Essa arquitetura foi escolhida para desenvolver o presente trabalho devido à completa especificação da camada de aplicação e, por causa da sua interface com o usuário, organizada em blocos, o que possibilita a interoperabilidade entre os dispositivos de fabricantes diferentes. Atualmente, uma das aplicações mais procuradas na automação industrial é a medição indireta, que consiste em inferir um valor a partir das medidas de outros sensores. Isso pode ser realizado através da implementação dos chamados software sensors, ou, sensores de software. Uma das ferramentas mais utilizadas no projeto e implementação dos sensores de software são as redes neurais artificiais. A falta de uma solução padrão que implemente redes neurais no ambiente de redes FF impossibilita o desenvolvimento de um projeto de medição indireta para o campo, além de outros possíveis projetos que envolvam redes neurais, a menos que se opte por uma solução proprietária, o que não garante manter a interoperabilidade entre os dispositivos da rede, principalmente se esses forem de fabricantes diferentes. Visando manter a interoperabilidade, este trabalho objetiva desenvolver uma solução para executar algoritmos de redes neurais artificiais no ambiente de redes para automação industrial Foundation Fieldbus baseada em blocos funcionais padrões. Ao fim deste trabalho, encontram-se alguns resultados da implementação da solução aqui abordadaapplication/pdfporUniversidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFRNBRAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; TelecomunicaçõesRedes NeuraisFieldbus FoundationBlocos FuncionaisNeural NetworksFieldbus FoundationFunction BlocksCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICARedes neurais artificiais no ambiente de redes industriais foundation fieldbus usando blocos funcionais padrõesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALDiegoRCS.pdfapplication/pdf1496847https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15412/1/DiegoRCS.pdf878c1e9b5f02010d7a253a52ac910a64MD51TEXTDiegoRCS.pdf.txtDiegoRCS.pdf.txtExtracted texttext/plain103196https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15412/6/DiegoRCS.pdf.txtda38f4e0bf5a09cf99a423dea1a58e01MD56THUMBNAILDiegoRCS.pdf.jpgDiegoRCS.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2185https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15412/7/DiegoRCS.pdf.jpgcfe995270a9ec8f3a1d222a65d8bd79fMD57123456789/154122017-11-02 09:49:11.318oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/15412Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-02T12:49:11Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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