Tese

Redes neurais e support vector machines como técnicas de diagnósticos em medições industriais de nível por tecnologia tipo radar sem contato e apoio à decisão para a melhoria de sua aplicação (2016)

• Authors:
  • Borg, Denis
  • Brandão, Dennis (Orientador)
• Autor USP: BORG, DENIS - EESC
• Unidade: EESC
• Sigla do Departamento: SEL
• Subjects: RADAR; REDES NEURAIS
• Keywords: Level measurement; Medição de nível; Radars; SVM; SVM
• Language: Português
• Abstract: O objetivo dessa tese é detectar e classificar problemas de medição de nível por princípio de radar de propagação de onda livre por meio de RNA (redes neurais artificiais) e SVM (support vector machines) aliados à tratamentos estatísticos. Um primeiro cenário com ambiente controlado foi montado para a obtenção de dados preliminares. Na sequência, outros três cenários empregaram dados industriais reais. Para tanto, algumas topologias de redes neurais em quatro cenários diferentes foram testadas e foi possível demonstrar o funcionamento eficiente da RNA com acertos de 100% para o primeiro cenário, 93,51% para o segundo, 99,75% para o terceiro e de 99,94% para o quarto cenário. Para esses mesmos quatro cenários, os resultados de classificação do SVM foram de 100%, 84,41%, 93,74% e de 96,40%. Os resultados obtidos demonstram que a técnica desenvolvida pode ser aplicada à cenários reais de medição de nível. Após a classificação dos problemas pela RNA ou SVM é recomendada a utilização de alguns dos ícones baseados na norma internacional NAMUR NE107 para reportar as diferentes classificações de problemas resultantes da aplicação das técnicas dessa tese. Propõe-se que essas técnicas sejam embarcadas em aplicativos computacionais de gerenciamento de ativos para melhorar a confiabilidade da medição, antecipar rotinas de manutenção dos instrumentos e aumentar a segurança da planta industrial através de reportes adequados aos usuários dos problemas de medição de nível e do mapeamento das fases do processo
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2016
• Data da defesa: 02.12.2016


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How to cite

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• ABNT

  BORG, Denis. Redes neurais e support vector machines como técnicas de diagnósticos em medições industriais de nível por tecnologia tipo radar sem contato e apoio à decisão para a melhoria de sua aplicação. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-17022017-105129/. Acesso em: 23 jan. 2026.

• APA

  Borg, D. (2016). Redes neurais e support vector machines como técnicas de diagnósticos em medições industriais de nível por tecnologia tipo radar sem contato e apoio à decisão para a melhoria de sua aplicação (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-17022017-105129/

• NLM

  Borg D. Redes neurais e support vector machines como técnicas de diagnósticos em medições industriais de nível por tecnologia tipo radar sem contato e apoio à decisão para a melhoria de sua aplicação [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-17022017-105129/

• Vancouver

  Borg D. Redes neurais e support vector machines como técnicas de diagnósticos em medições industriais de nível por tecnologia tipo radar sem contato e apoio à decisão para a melhoria de sua aplicação [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-17022017-105129/

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