A classificação das falhas industriais utilizando abordagens orientadas a dados é um campo crescente e amplamente discutido na literatura. As Redes Neurais Artificiais, em especial as Redes Neurais Recorrentes se demonstraram fortes aliadas a esse tipo de abordagem, por sua capacidade de transportar informações contidas no histórico das séries temporais ao longo dos instantes de tempo. Aqui será avaliada a capacidade de um modelo Long Short Term Memory previamente proposto em classificar corretamente as falhas em dados gerados obtidos de um processo não simulado. Posteriormente, será testada uma variação dos hiperparâmetros com o objetivo de encontrar um conjunto que apresente resultados otimizados. Através dos testes foi obtido uma acurácia final de 91,49% na classificação de falhas de uma planta de nível piloto.
Alarm systems are a great ally in monitoring industrial processes. They serve to alert operators about deviations from the specifications. The techniques most used in the tuning of alarms make use of several parameters and specific knowledge about the process to detect such failures. A new approach making use of machine learning methods to detect patterns in the process that should be pointed as deviation is described in this paper. For this, a model is trained to determine the state of the system by making use of process data and state feedback. The proposed approach is applied to a case study of monitoring a simulated industrial process, the Tennessee Eastman Process. Resumo: Os sistemas de alarmes são um grande aliado no monitoramento de processos industriais. Eles servem para alertar aos operadores sobre desvios nas especificações. As técnicas mais usadas na sintonia de alarmes fazem uso de diversos parâmetros e de conhecimentos específicos sobre o processo para detectar tais falhas. Uma nova abordagem fazendo uso de métodos de aprendizado de máquina para detectar padrões no processo que devem ser apontados como desvioé descrita neste trabalho. Para isso um modeloé treinado para determinar o estado de sistema fazendo uso dos dados do processo e realimentação dos estados. A abordagem propostaé aplicada para em um estudo de caso de monitoramento de um processo industrial simulado, o Tennessee Eastman Process.
Due to the global pandemic disclaimer caused by the SARS-COV-2 virus propagation, also called COVID-19, governments, institutions, and researchers have mobilized intending to try to mitigate the effects caused by the virus on society. Some approaches were proposed and applied to try to make predictions of the behavior of possible pandemics indicators. Among those methodologies, some models are data orientated, also known as data-driven, which had considerable prominence over the others. Artificial Neural Networks are a widely used model among datadriven models. In this work, we propose a novel Auto-Encoder RNA architecture. This architecture aims to forecast time series related to the COVID-19 pandemic, particularly the number of deaths. The model uses as inputs possible associated time series with the desired forecasting. In the experiments, we used the representation in time series from the number of COVID-19 cases, deaths, temperature, humidity, and the Air Quality Index (AQI) of São Paulo city in Brazil. The results show that the model has a prominent forecasting accuracy for the COVID-19 deaths time series.
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