An alise e Implanta c~ao de Ferramentas de Intelig^encia Arti cial para Infer^encia e Progn ostico em Ensaios de Desempenho de Compressores Herm eticos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Schwedersky, Bernardo Barancelli
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/171340
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação.
id UFSC_e1b084fd2cb304424991a5f80d12ab3d
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/171340
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str 2373
spelling An alise e Implanta c~ao de Ferramentas de Intelig^encia Arti cial para Infer^encia e Progn ostico em Ensaios de Desempenho de Compressores Herm eticosInferência; Inteligência artificial;Compressores herméticos.Inference; Artificial Intelligence; Hermetic Compressors.TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação.Inteligência Artificial (IA) tem sido usada na mais variada gama de aplicações. Uma aplicação proeminente e a interferência de valores de regime permanente usando valores de regime transitório em ensaios de desempenho energético de compressores de refrigeração. Esses ensaios são usados para medir variáveis de desempenho como a capacidade de refrigeração, potência consumida e coeficiente de desempenho, os quais são usados para pesquisa e desenvolvimento, controle de qualidade e geração de dados de catálogo. Pesquisas recentes mostraram que abordagens usando comitês de redes neurais para a inferência de regime permanente e posterior prognostico de capacidade de refrigeração são apropriadas para a resolução do problema, sendo possível uma redução no tempo médio de ensaio por compressor, que de quatro a cinco horas passa para cerca de uma hora. Este projeto mostra a implementação de um conjunto de ferramentas para a melhoria da qualidade das inferências de regime permanente e prognóstico de capacidade de refrigeração para utilização em software supervisório de uma bancada de ensaios de desempenho. As contribuições deste trabalho foram: implementação do suporte a um banco de dados contendo valores t típicos das variáveis de desempenho; desenvolvimento de comitês de redes neurais para a tarefa de inferência e prognóstico; proposição de uma metodologia para avaliação da dinâmica da resposta do comitê de redes neurais para inferência; proposição de metodologia para a atualização online de ferramentas de IA para inferência.Arti cial Intelligence (AI) has been used in a wide range of applications., one of the most promising is the steady-state value prediction of refrigeration compressor performance tests using unsteady-state data analysis. These tests are used for measuring performance characteristics like the refrigerant capacity, the power consumption and the performance coe cient, which are mainly used for research and development (R&D), determination of catalog parameters, and quality control. Recent research shows that neural networks committee machines are suitable for steady-state prediction and refrigerant capacity prognosis, being able to reduce average test duration of ve hours to about one hour. This project presents the improvement of a set of tools for steady-state prediction and refrigerant capacity prognosis, used in supervisory software of a test rig. The main contributions of this work are: implementation of a typical performance characteristics database and a neural network committee machine for prediction and prognosis of refrigerant capacity; proposal of a method for rating the committee's dynamic response; proposal of a method for online update of AI tools.Florianópolis, SC.Flesch, Rodolfo C esar CostaPenz, Cesar AlbertoUniversidade Federal de Santa CatarinaSchwedersky, Bernardo Barancelli2016-12-09T17:24:56Z2016-12-09T17:24:56Z2016-12-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis62 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/171340porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2016-12-09T17:24:56Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/171340Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732016-12-09T17:24:56Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.none.fl_str_mv An alise e Implanta c~ao de Ferramentas de Intelig^encia Arti cial para Infer^encia e Progn ostico em Ensaios de Desempenho de Compressores Herm eticos
title An alise e Implanta c~ao de Ferramentas de Intelig^encia Arti cial para Infer^encia e Progn ostico em Ensaios de Desempenho de Compressores Herm eticos
spellingShingle An alise e Implanta c~ao de Ferramentas de Intelig^encia Arti cial para Infer^encia e Progn ostico em Ensaios de Desempenho de Compressores Herm eticos
Schwedersky, Bernardo Barancelli
Inferência; Inteligência artificial;Compressores herméticos.
Inference; Artificial Intelligence; Hermetic Compressors.
title_short An alise e Implanta c~ao de Ferramentas de Intelig^encia Arti cial para Infer^encia e Progn ostico em Ensaios de Desempenho de Compressores Herm eticos
title_full An alise e Implanta c~ao de Ferramentas de Intelig^encia Arti cial para Infer^encia e Progn ostico em Ensaios de Desempenho de Compressores Herm eticos
title_fullStr An alise e Implanta c~ao de Ferramentas de Intelig^encia Arti cial para Infer^encia e Progn ostico em Ensaios de Desempenho de Compressores Herm eticos
title_full_unstemmed An alise e Implanta c~ao de Ferramentas de Intelig^encia Arti cial para Infer^encia e Progn ostico em Ensaios de Desempenho de Compressores Herm eticos
title_sort An alise e Implanta c~ao de Ferramentas de Intelig^encia Arti cial para Infer^encia e Progn ostico em Ensaios de Desempenho de Compressores Herm eticos
author Schwedersky, Bernardo Barancelli
author_facet Schwedersky, Bernardo Barancelli
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Flesch, Rodolfo C esar Costa
Penz, Cesar Alberto
Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Schwedersky, Bernardo Barancelli
dc.subject.por.fl_str_mv Inferência; Inteligência artificial;Compressores herméticos.
Inference; Artificial Intelligence; Hermetic Compressors.
topic Inferência; Inteligência artificial;Compressores herméticos.
Inference; Artificial Intelligence; Hermetic Compressors.
description TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016-12-09T17:24:56Z
2016-12-09T17:24:56Z
2016-12-09
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/171340
url https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/171340
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 62 f.
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC.
publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808652065307623424

Registros relacionados