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Banca de DEFESA: JOILANE DE SOUSA ROCHA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOILANE DE SOUSA ROCHA
DATA: 09/05/2022
HORA: 14:00
LOCAL: meet.google.com/zjt-udzv-hab
TÍTULO: APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA IDENTIFICAÇÃO DAS DINÂMICAS DE TEMPERATURA E UMIDADE INTERNA DE UMA INCUBADORA NEONATAL
PALAVRAS-CHAVES: Incubadora Neonatal. Identificação de Sistemas Dinâmicos. Redes Neurais Artificiais. Sistemas de Inferência
PÁGINAS: 76
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
ESPECIALIDADE: Controle de Processos Eletrônicos, Retroalimentação
RESUMO:

A incubadora neonatal consiste em um equipamento hospitalar utilizado para proporcionar
condições de temperatura e umidade adequadas para os recém-nascidos, sendo seu funcionamento
certificado de acordo com a norma técnica NBR IEC (International Electrotechnical
Commission) 60601-2-19. Por lidar com pacientes sensíveis às mudanças de temperatura, é
necessário a certificação do equipamento, a fim de garantir que este funcione adequadamente. No
entanto, durante a certificação, é preciso interromper o funcionamento da incubadora, afetando
diretamente na quantidade de recém-nascidos assistidos com esses equipamentos. Dessa forma,
este trabalho propõe a identificação das dinâmicas de temperatura e umidade no interior da
incubadora realizada por meio da rede neurais artificiais do tipo Multilayer Perceptron (MLP)
e Radial Basis Function (RBF), treinadas a partir de vetores de regressão baseados nas estruturas
Neural Network Autoregressive With Exogenous Input (NNARX) e Network with Finite
Inpulse Response (NNFIR). Os modelos neurais obtidos podem ser utilizados como sistema
de inferência aplicados como sensores virtuais, substituindo a implantação de sensores físicos,
diminuindo a ocorrência de falhas e redução dos custos de implantação, além de ser utilizados
nos projetos dos controladores presentes nas malhas de temperatura e umidade. Assim, conforme
a metodologia aplicada é possível otimizar procedimentos de certificação da incubadora. Dessa
maneira, os resultados apresentados demonstram que as redes neurais aplicadas são capazes de
realizar satisfatoriamente a identificação da temperatura e umidade, podendo ser utilizadas como
sensores virtuais.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1644191 - JOSE MEDEIROS DE ARAUJO JUNIOR
Interno - 1785470 - JOSE MARIA PIRES DE MENEZES JUNIOR
Interno - 289819 - OTACILIO DA MOTA ALMEIDA
Externo à Instituição - LEANDRO LUTTIANE DA SILVA LINHARES - CEFET-PB
Notícia cadastrada em: 18/04/2022 18:11
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