Um Novo Conceito de Redes Neurais Artificiais para Controle de Sistemas de Reatores Nucleares

Abstract

The novel approach to artificial neural networks based on a neuron model with multiple synapses developed by Baptista, Cabral and Soares (1998) IntroduçãoNeste trabalho são apresentados novos recursos adicionados ao novo conceito de redes neurais introduzido por Baptista, Cabral e Soares (1998). Essa nova classe de redes neurais, batizada de MULSY (Multiple Synapses), foi inicialmente concebida para aplicações de controle e é baseada na fisiologia de sistemas neurais biológicos. A unidade básica de controle, desenvolvida por Baptista (1998), já foi utilizada em outros trabalhos (ver ref.[1] a [4]). Agora é apresentada uma melhoria para capacitá-la a lidar com perturbações externas. A nova unidade é utilizada no controle de temperatura de um circuito térmico operando em circulação natural, a Bancada de Circulação Natural (BCN), descrita em [5]. O problema de controle da BCN é não-linear e devido à grande constante de tempo do sistema apresenta alguma dificuldade de controle pois são necessárias vári-as horas após qualquer ação para o sistema atingir regime permanente, dificultando a antecipação de ações.O trabalho está dividido em cinco seções. A primeira é esta introdução. A segunda resume os principais conceitos das redes MULSY. A terceira seção descreve a BCN. A quarta seção apresenta a aplicação da rede MULSY no controle de temperatura, considerando a interferência de parâmetros externos, como a temperatura da água de resfriamento e a abertura de uma vál-vula. Na última seção são resumidas as conclusões. O Conceito de Redes MULSYAs redes neurais artificiais atuais (RNA) são baseadas em unidades de processamento simples e arranjadas de um modo regular. Essas unidades são interligadas por conexões simples, os pesos, que representam sinapses. Mesmo após diversos aperfeiçoamentos introduzidos no algoritmo de retro-propagação, um dos mais utilizados, nos últimos anos alguns pesquisadores têm focalizado nossa atenção nas limitações dessa aproximação. Kolen e Goel (1991) concluíram que os méto-dos atuais podem ser demasiadamente limitados para lidar com os problemas que se desejaria lidar com redes neurais. Eles propõem que o desenvolvimento de méto-dos especializados para cada tipo de tarefa possa aumentar o poder das redes neurais artificiais.Baptista., Cabral e Soares (1998) desenvolveram uma rede batizada de MULSY, que foi baseada nos seguintes princípios: 1) o projeto de uma RNA deve ser baseado em sistemas biológicos que realizem tarefas semelhantes, para aproveitar os benefícios de sua natureza evolucionária; 2) a RNA deve representar o que conhece e o que é capaz de aprender, e ainda deve ter capacidade de generalização; 3) a RNA deve ser robusta à perda de informações, dados incorretos e falha de unidades; 4) a tarefa de aprendizado deve ser realizada em tempo real, enquanto desempenhando a sua função, e deve ser independente das condições iniciais; e, 5) os processos de aprendizado e ação devem ser computacionalmente eficientes sem que seja necessário limitar o poder das funções de transferência s...