Camps Echevarría, L., Llanes Santiago, O. e Silva Neto, A. J., A Bioreactor Fault Diagnosis Based on Metaheuristics, Capítulo 7, pp. 139-163, em Computational Intelligence, Optimization and Inverse Problems with Applications in Engineering, (Eds.), ISBN: 978-3-319-96432-4, Editora Springer, 2018
O diagnóstico de falhas é uma questão muito importante na indústria. Alguns tópicos essenciais na indústria, por exemplo, confiabilidade, segurança, eficiência e manutenção, dependem do diagnóstico correto dos sistemas. Robustez em relação a distúrbios externos, que podem afetar o sistema, sensível a falhas incipientes, e um tempo adequado de diagnóstico são características desejadas do diagnóstico, a fim de evitar a propagação de falhas. No caso particular das indústrias química e bioquímica, o uso de biorreatores não lineares é comum. Portanto, o diagnóstico desses sistemas é de grande importância para ambas as indústrias. Este capítulo apresenta a aplicação de três metaheurísticas, Otimização de Colônia de Formigas com Dispersão (ACO-d), Evolução Diferencial com Colisões de Partículas (DEwPC) e Estratégia de Evolução de Adaptação de Matriz de Covariância (CMA-ES), no diagnóstico de um biorreator não linear por meio de uma abordagem de problema inverso de Fault Detection and Isolation (FDI). Essa técnica trata da solução de um problema de otimização, que é resolvido com o auxílio dessas três metaheurísticas. A análise da qualidade do diagnóstico é baseada na robustez e no tempo de diagnóstico. Além disso, os resultados são comparados com outros relatados na literatura. As principais contribuições deste capítulo são, em um primeiro momento, uma proposta de coleta de informações sobre a qualidade do diagnóstico a partir da abordagem do problema inverso do IDE e do uso de metaheurísticas, bem como a organização dessas informações em tabelas. Além disso, é mostrado como melhorar os critérios de parada das metaheurísticas, quando aplicadas a problemas inversos de IED.