DIAGNÓSTICO DE DISTÚRBIOS UTILIZANDO REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO DO ESPECIALISTA PARA UMA PLANTA INDUSTRIAL - TENNESSEE EASTMAN PROCESS

Abstract

Este trabalho apresenta uma metodologia para representar o conhecimento de um especialista sobre os distúrbios em uma planta didática. A experiência é mostrada através de regras lógicas e traduzida para uma rede neural que serve como motor de inferência. A apresentação de uma rede neural que represente o conhecimento sobre os aspectos da planta é importante para combinar o conhecimento especialista com o conexionismo presente nas redes neurais, desse modo uma informação que não esteja completamente descrita poderá ser aprimorada através de exemplos apresentados a rede neural e depois apresentada novamente através de regras lógicas. Foi utilizado para a representação dos distúrbios o sistema CILP (Connectionist Inductive Learning and Logic Programming) que é uma rede neural que descreve a lógica do comportamento e a planta refere-se ao Benchmark do processo Tennessee Eastman (TE). O objetivo deste processo é produzir através de duas reações, dois produtos (G, H) diante de quatro reagentes (A,C,D,E). O processo totaliza 12 variáveis manipuláveis e 41 medições disponíveis para monitoramento e controle da planta. Além disso, são disponibilizados 20 distúrbios, dos quais 10 são utilizados.