Rivera-Torres, P. J., Silva Neto, A. J. e Llanes-Santiago, O., Multiple Fault Diagnosis in Manufacturing Processes and Machines Using Probabilistic Boolean Networks, pp. 355-365, em Advances in Intelligent Systems and Computing, (Eds.), Vol. 950, 14th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (SOCO-2019), ISSN 2194-5357, ISBN 978-3-030-20054-1, Editora Springer, 2019
O desenvolvimento de metodologias para diagnóstico de falhas em sistemas industriais / de manufatura é uma área ativa de pesquisa. Neste artigo, um esquema de diagnóstico de falhas baseado no modelo Probabilistic Boolean Networks (PBN) é proposto para um grupo de máquinas em um processo de manufatura. A proposta leva em consideração os modos de falha que afetam o funcionamento e o desempenho do sistema. Primeiramente, os modos são identificados e divididos em dois grupos: falhas e falhas. O primeiro implica degradação detectável da função do sistema até que o limite para falha, que é uma eventual perda catastrófica do sistema, seja ultrapassado. O último leva a uma falha catastrófica. Então, usando o PBN, ambas as classificações podem ser diagnosticadas e ações para mitigá-las podem ser tomadas. A proposta também permite prever um tempo em horas em que a falha ou falha será iminente. O método aqui discutido foi aplicado a um ciclo de soldagem por ultrassom, e um modelo PBN foi criado, simulado e verificado por meio de verificação de modelo no PRISM. Os resultados obtidos mostram a validade desta metodologia.