Otimização de um sistema híbrido de diagnóstico de falhas em equipamentos mecânicos utilizando redes neurais probabilísticas e algoritmo genético. - Vicente, Silmara Alexandra da Silva (2005)
O problema de detecção de falhas incorretas em plantas industriais tem levantando a necessidade de se desenvolver sistemas de diagnósticos mais eficientes que forneçam uma maior porcentagem de acerto nos resultados obtidos. Quanto maior o número de pontos a ser monitorado em uma planta, maior a quantidade de dados a ser analisada e consequentemente surge a necessidade do desenvolvimento de sistemas automáticos de diagnóstico. Redes neurais Artificias são ferramentas de identificação e classificação de padrões que tem sido utilizadas como uma solução para esta questão. Este trabalho propõe o uso de Redes Neurais Probabilísticas com a utilização de algoritmo genético na otimização de seus parâmetros. Diversos parâmetros intrínsecos dessa rede são estudados com o objetivo de se entender sua influência no desempenho da rede. Também é proposto um método para otimização do banco de dados de treinamento, que implica numa grande redução do tamanho da topologia da rede, e portanto, do tempo de processamento, sem afetar a eficiência de diagnóstico da rede. Dois estudos de casos, utilizando dados reais, foram realizados para validar as propostas deste trabalho. Utilizou-se um banco de dados de defeitos em rolamentos e outro de defeitos em engrenamento. Os resultados obtidos mostram a alta confiabilidade de diagnóstico que é possível se obter com a utilização das redes neurais probabilísticas, e do método de otimização do banco de dados.