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1 INTRODUÇÃO

A tradicional visão de sistemas automatizados é a da substituição da mão de obra por máquinas. Todavia a automação industrial vem passando por radicais mudanças. Tecnologias modernas de informação em tempo real sobre a administração e manufatura de processos vêm tornando-se populares à medida que proporcionam incrementos na otimização da eficiência de sistemas de controle (Bakhtadze, 2004).

A predição de propriedades de difícil aquisição por sistemas convencionais de análise pode ser realizada, de forma indireta, por analisadores virtuais, através da medida de variáveis correlacionadas à propriedade que se deseja estimar (Gonzalez, 1999).

Hoje, o desenvolvimento de analisadores virtuais é feito através da seleção de variáveis secundárias, técnicas de modelagem lineares ou não-lineares e técnicas computacionais (Conz, 2005). As variáveis secundárias são aquelas de fácil aquisição. Por exemplo, em uma coluna de destilação, as composições de produtos são normalmente variáveis a serem inferidas, enquanto que as variáveis secundárias são temperaturas, pressões e vazões. Entre os métodos de seleção das variáveis secundárias, destacam-se os baseados em análises combinatórias, análises de sensibilidade, buscas aleatórias e os métodos evolutivos, que consistem em adicionar ou remover variáveis buscando o aprimoramento do modelo em questão (Fortuna et al., 2007). Existem também métodos de seleção de variáveis baseados na heurística de engenheiros e técnicos do processo em questão (Conz, 2005).

Existe inúmeros métodos de análise de dados e teorias de controle que são utilizados para o projeto de analisadores virtuais. Esses métodos abrangem principalmente a modelagem tradicional e os algoritmos avançados, também conhecidos como inteligência computacional. A utilização de métodos de inteligência computacional tende a solidificar-se com o aumento da velocidade dos processadores eletrônicos (Bakhtadze, 2004).

Dentre os métodos de inteligência