Computational intelligence for industrial and environmental applications

Computational Intelligence (CI) techniques are being increasingly used for automatic monitoring and control systems, especially regarding industrial and environmental applications, due to their performance, their capabilities in fusing noisy or incomplete data obtained from heterogeneous sensors, and the ability in adapting to variations in the operational conditions. Moreover, the increase in the computational power and the decrease of the size of the computing architectures allowed a more pervasive use of CI techniques in a great variety of situations. In this paper, we propose a brief review of the most important CI techniques applied in each step of the design of a monitoring and control system for industrial and environmental applications, and describe how these techniques are integrated in the development of efficient industrial and environmental applications

Desenvolvimento de ferramentas baseadas em redes neurais para inferências e prognósticos em ensaios de desempenho de compressores herméticos

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2015.Dentre os diversos testes realizados em compressores herméticos durante as fases de desenvolvimento e produção, destacam-se os ensaios de desempenho energético. Os principais parâmetros de desempenho obtidos através desse ensaio são: capacidade de refrigeração, potência elétrica consumida e coeficiente de performance. Os ensaios duram, em média, 4 horas, sendo as 3 primeiras horas em regime transitório e a última hora em regime permanente ? caracterizado por um conjunto de variáveis que permanecem dentro de limites de variação predefinidos por norma ? durante o qual são realizadas medições para obtenção do valor final dos parâmetros de desempenho. Devido ao elevando tempo necessário para a realização do ensaio, o mesmo acaba por se tornar um gargalo no processo de controle de qualidade. Trabalhos anteriores mostraram a viabilidade da aplicação de redes neurais artificiais como forma de redução de tempo de ensaio. Tais ferramentas analisam o comportamento dos parâmetros de desempenho durante o período transiente e inferem o momento em que ocorre a transição para o regime permanente. A partir da inferência, é realizado um prognóstico do valor final dos parâmetros. Como características comuns em todos os trabalhos anteriores, tem-se: pequeno número de ensaios analisados e aplicação de um método especifico para medição da capacidade de refrigeração. Neste trabalho foi dada continuidade aos estudos, ampliando o universo de análise para mais de mil ensaios, abordando os três parâmetros de desempenho energético e estudando a aplicação de um método alternativo para medição da capacidade. A análise dos resultados revelou uma redução de mais de 50% do tempo de ensaio através da utilização das ferramentas. As mesmas foram capazes de obter inferência para mais de 98% dos ensaios avaliados e apresentaram uma diferença média percentual entre os prognósticos e o valor final do ensaio tradicional dentro de uma faixa de ±2%, para um nível de confiança de 95%.Abstract : Among the tests of which hermetic compressors are subjected to during the production and development phases, the performance test stands out due to its reliability and international acceptance. The main performance parameters obtained by the test are the refrigerating capacity, the consumed power and the coefficient of performance. The test takes, on average, four hours, of which the initial three are on transitory regime and the last one in permanent regime, where the measurements to obtain the performance parameters are taken. Due to the high amount of time required for these tests, its application ends up causing a delay in the quality control process. Previous works have shown the viability of using neural networks tools as a way to reduce the test time. These tools analyze the behavior of the performance parameters during the transient period and infer the moment it reaches the steady state condition. By using the data collected just before the inference, they return a prognostic of the final value of the parameter. All previous works had in common a small number of data test and the use of a specific method for measuring the refrigerating capacity. In this work, this study has been continued, with the use of more than a thousand performance tests to train, and test, the tools. The three performance parameters were considered and a different method of measuring the refrigerating capacity was used. The reduction of time registered was of more than 50% for all performance parameters, when compared to the traditional test. The tools were able to obtain inference for more than 98% of the test set. The average difference between the prognostics and the final values of the parameters tested was within a margin of ±2% for a level of confidence of 95%

Desenvolvimento de sistemas neurais artificiais aplicados ao controle de qualidade de compressores em linha de produção

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2015.Dois mecanismos importantes para controle da qualidade de produção de compressores herméticos para refrigeração são os ensaios de desempenho e de mínima tensão de partida. Por demandarem muito tempo, ambos são restritos a laboratórios, não sendo viável aplicação direta em linhas de produção. Ensaios de desempenho requerem mais de 4 horas para serem realizados e de partida necessitam de tempos médios de 50 minutos. Devido ao tempo e custos envolvidos, a avaliação de todo um lote produzido é tipicamente realizada por meio dos ensaios de uma pequena amostra, em condições laboratoriais. O controle da qualidade de cada peça é restrito aos testes compatíveis com o tempo de ciclo da linha de produção. A empresa líder mundial na produção de compressores avalia a capacidade de cada unidade produzida em elevar a pressão de ar interna de um volume de valor conhecido, em testes que demandam menos de 7 s. Em estudo de caso,constatou-se a hipótese que desses testes de linha resultam parâmetros correlacionados aos obtidos nos ensaios de desempenho e de partida. Os níveis de correlação permitiram a realização de inferência dos parâmetros de laboratório a partir dos dados de linha de produção, o que se conseguiu com uso de ferramentas baseadas em redes neurais artificiais. Parcela significativa dos resultados das inferências distou menos de 1% dos valores fornecidos pelos ensaios de laboratório. A garantia da confiabilidade é um dos entraves mais expressivos para o emprego de redes neurais em atividades metrológicas. A avaliação de incerteza calcada nos preceitos metrológicos vigentes deve levar em conta as contribuições das incertezas de medição das variáveis de entrada e das incertezas do processo de treinamento. Com esse intuito, aperfeiçoou-se técnica disponibilizada em publicações recentes, que combina a reamostragem bootstrap, tipicamente utilizada para fornecer intervalos de confiança em redes neurais, com o método de Monte Carlo, frequentemente empregado na avaliação da incerteza de medição. A integração desses métodos representa evolução no estado da arte, por consubstanciar-se em abordagem adequada à avaliação da incerteza da saída de ferramentas baseada em redes neurais, conferindo confiabilidade às inferências obtidas em estudo de caso. Os níveis de incerteza estimados resultaram compatíveis com a incerteza de medição das grandezas envolvidas, em todas as frentes investigadas. As ferramentas propostas se mostraram adequáveis à rotina da linha de produção. O tempo médio para obtenção de cada resultado ficou próximo a 7 s, possibilitando que parâmetros típicos de ensaios de desempenho e de mínima tensão de partida possam ser obtidos para 100% dos compressores produzidos. Abstract : Two important ways to control the production quality of hermetic refrigeration compressors are the performance test and the minimum starting voltage test. Both tests demand too much time, and, the refore, they are restricted to laboratories and not feasible to be applied directly on production lines. Performance tests require longer than four hours to becarried out and starting voltage tests require an average of fifty minutes. Due to the time and cost involved in the evaluation of a whole production batch, typically, a small sample of the production batch is tested underlaboratory conditions. The quality control of each piece is restricted to tests which durations are suitable to the production line time cycle. The hermeticcompressor world leader company evaluates the capacity of each unit toincrease the air pressure in a fixed volume vessel, these tests demand lessthan seven seconds. Study cases generated the hypothesis that productionline tests have parameters that are correlated with those obtained in laboratory performance and minimum starting voltage tests. The correlation levels allowed the inference of laboratory parameters using data from the production line, what has been achieved with tools based on artificial neural networks. A significant portion of the inferences presented errors of lessthan 1% when compared with laboratory tests. The reliability assurance isone of the most significant barriers when artificial neural networks are usedin metrological activities. The uncertainty evaluation based on the current metrological precepts should consider the contributions of the measure mentuncertainties related to input variables and to the training process. Therefore, a technique presented in recent publications was improved; suchtechnique combined the bootstrap resampling approach, typically used toprovide confidence intervals on neural networks, with the Monte Carlo method, often used in the evaluation of measurement uncertainty. The proposed improvement represents the state of the art since it consolidated the uncertainty evaluation of artificial neural network results obtained on the study cases, ensuring reliability to the inferences. The estimated uncertainty levels shown compatible results compared with the measurement uncertainty related to all investigated quantities. The proposed tools proved to be suitable for the production line. The average time toobtain each result was about seven seconds, allowing the performance test parameters and minimum starting voltage to be obtained for all the produced compressors