Lo studio oggetto del presente rapporto è stato sviluppato per la Ricerca di Sistema, nell’ambito del sottoprogetto GAS, workpackage GASOEM, facente capo al progetto GEN21. Il rapporto affronta la problematica della applicazione di tecniche di intelligenza artificiale al monitoraggio di processo delle turbine a gas, con la finalità di ottenere una segnalazione tempestiva di eventi di guasto incipiente e la convalida incrociata dei dati acquisiti dai sistemi di sorveglianza. Nel rapporto vengono dapprima richiamati i concetti di base e la struttura del codice di calcolo utilizzato per la sperimentazione di un approccio basato sull’impiego combinato di logiche fuzzy e di reti neurali autoassociative per la riconciliazione dei dati e la segnalazione di deviazioni dal comportamento atteso. Vengono poi descritti ed analizzati i pacchetti di dati utilizzati per le prove, che sono stati acquisiti su una turbina a gas da 125 MW. Da ultimo vengono riportati i risultati ottenuti nella elaborazione dei dati, che permettono di evidenziare potenzialità e limiti dei metodi sperimentati.