This research proposes the use of Artificial Neural Networks to diagnose industrial networks communication viaProfibus DP Protocol. These diagnostics are based on information provided by the Physical Layer from the Profibus DP Protocol. In order to analyze the physical layer, an Artificial Neural Network first analyzes signal samples transmitted through the industrial network. In case these signals show some deformation, the Artificial Neural Network indicates a possible cause for the problem, after all, problems from Profibus networks generate specific and distinctive standards imprinted on the digital signal wave formats. Before the Artificial Neural Network analysis, the signal was pre-processed through a clipper methodology. The project was validated by data obtained from concrete Profibus networks created in laboratory. The results were satisfactory, proving the great strength and versatility that intelligent computer systems have when applied to the purposes outlined in this work.

Aos meus amados e queridos pais, Paulo e Beatriz, obrigado por todo o carinho, suporte, presença, paciência que tiveram não só no período do mestrado, mas também durante toda a minha vida, pois, sem tudo o que vocês me proporcionaram, eu não teria chegado até aqui. Muito obrigado! Ao meu irmão Luiz pela grande amizade, pelos momentos divertidos e também por estar sempre presente em minha vida. Ao Prof. Dr. Dennis Brandão, pelo apoio, orientação nesta pesquisa e amizade que perdura desde os tempos de graduação. Fica aqui um grande abraço e sinceros agradecimentos por tudo. Obrigado por tudo.