To satisfy the market, competition in the industrial sector aims for productivity and safety in industrial plant control systems. The appearance of a fault can compromise the system’s proper functioning process. Therefore, Fault Detection and Diagnosis (FDD) methods contribute to avoiding any undesired events, as there are techniques and methods that study the detection, isolation, identification and, consequently, fault diagnosis. In this work, a new methodology that uses faults emulation to obtain parameters similar to the Development and Application of Methods for Diagnosis of Actuators in Industrial Control Systems (DAMADICS) benchmark model will be developed. This methodology uses previous information from tests on sensors with and without faults to detect and classify the situation of the plant and, in the presence of faults, perform the diagnosis through a process of elimination in a hierarchical manner. In this way, the definition of residue signature is used as well as the creation of a decision tree. The whole process is carried out incorporating FDD techniques, through the Non-Linear Auto-Regressive Neural Network Model With Exogenous Inputs (NARX), in the diagnosis of the behavioral prediction of the signals to generate the residual values. Then, it is applied to the construction of the decision tree based on the most significant residue of a certain signal, enabling the process of acquisition and formation of the signature matrix. With the procedures in this article, it is possible to demonstrate a practical and systematic method of how to emulate faults for control valves and the possibility of carrying out an analysis of the data to acquire signatures of the fault behavior. Finally, simulations resulting from the most sensitized variables for the production of residuals that is generated by neural networks are presented, which are used to obtain signatures and isolate the flaws. The process proves to be efficient in computational time and makes it easy to present a fault diagnosis strategy that can be reproduced in other processes.

O termo "smart campus" ou "câmpus inteligente" é frequentemente utilizado para descrever um ambiente acadêmico em que tecnologias da informação e comunicação, como Internet das Coisas (IoT – Internet of Things) e computação em nuvem, são empregadas para beneficiar tanto a instituição de ensino quanto sua comunidade. Essas tecnologias podem ser utilizadas para promover a sustentabilidade, aprimorar a experiência de alunos e professores, otimizar a eficiência energética e dos processos, bem como para apoiar pesquisas e projetos inovadores. Este estudo tem como objetivo realizar uma análise de viabilidade para a implementação de um smart campus no câmpus Pau dos Ferros da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA). A partir dos resultados obtidos em um levantamento de informações, que incluiu a aplicação de um formulário eletrônico e a coleta de dados, juntamente com uma pesquisa bibliográfica sobre iniciativas relacionadas a smart campus, foi possível constatar o interesse positivo dos usuários do câmpus quanto à ideia de implementação de um smart campus na instituição, bem como identificar alguns benefícios que essa implementação pode trazer. Além disso, a literatura comprova a validade da intenção de desenvolver um smart campus que incorpore tecnologias de IoT e computação em nuvem como suporte. No entanto, o resultado da análise de viabilidade aponta a falta de tecnologias de IoT no campus como o principal obstáculo para prosseguir com a iniciativa.

Wydawnictwo SIGMA-NOT wydaje czasopisma fachowe informuj?ce swoich czytelnik?w o najnowszych osi?gni?ciach naukowych i nowoczesnych rozwi?zaniach technicznych w Polsce i na ?wiecie, popularyzuje problemy techniczne oraz poszerza wiedz? i kultur? techniczn?.

As denominações “Smart Campus” ou “Campus Inteligente” são frequentemente utilizadas para descrever ambientes acadêmicos que empregam novas tecnologias, como a Internet das Coisas (IoT - Intenet of Things) e a Computação em Nuvem (Cloud Computing), com o intuito de beneficiar tanto a instituição de ensino quanto seus usuários. Este estudo tem como objetivo reunir informações de diversas fontes de pesquisa sobre essas tecnologias, bem como sobre o progresso que tem sido realizado envolvendo suas aplicações em câmpus de instituições de ensino e de pesquisa. Esse levantamento contribui para a organização do conhecimento e a identificação de lacunas de pesquisa, visando orientar e estimular o desenvolvimento de novos projetos para câmpus inteligentes. Foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura, envolvendo buscas em bases de dados para avaliar o que foi publicado sobre gestão da informação no contexto de Smart Campus. O uso de strings de busca específicas permitiu o direcionamento dos resultados da pesquisa para atender ao escopo desejado. Os resultados apontam avanços significativos, com ênfase especial na área administrativa, especialmente no que se refere aos processos de tomada de decisão. Com base nos resultados, foi observada uma disparidade no número de artigos originários de projetos desenvolvidos no continente asiático, em comparação com outras regiões do mundo. Adicionalmente, notou-se uma alta prevalência de propostas de aplicação sem estudos práticos que demonstrassem sua eficácia, respondendo por 60% dos trabalhos analisados.