Monitoramento da saúde de sistemas aeronáuticos utilizando análise multivariada
Ano de defesa: | 2011 |
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Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
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Resumo: | O desenvolvimento de métodos para monitoramento da saúde de componentes aeronáuticos mostra-se desafiador por tratar de equipamentos expostos a variadas condições de operação e com limitado número de dados históricos de sensores para componentes com falha. A utilização de técnicas de análise multivariada envolvendo variáveis sensíveis a falhas e condições de operação mostra-se um alternativa para tratar estes problemas. A literatura apresenta alguns métodos para esta finalidade, como as estatística T2 de Hotelling e U2 de Runger sendo o segundo método vantajoso pois realiza o monitoramento através da coleta de variáveis sensíveis a falha e condições de operação, concentrando a análise nas variáveis sensíveis a falha, denominadas variáveis de interesse. A utilização de tais métodos tem com premissa a distribuição gaussiana dos dados. Para dados não gaussianos a literatura apresenta métodos baseados em técnicas de não paramétricas, porém sem possibilitar a seleção de variáveis de interesse. O trabalho desenvolvido apresenta um método de monitoramento da saúde de componentes para dados não gaussianos com a possibilidade de seleção de variáveis de interesse. O método foi testado utilizando um modelo dinâmico de uma turbina a gás e um modelo dinâmico de um sistema de atuação. |
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Monitoramento da saúde de sistemas aeronáuticos utilizando análise multivariadaMonitoramento da saúde de sistemasSistemas aeroespaciaisAnálise estatística multivariadaDetecção de falhasReconhecimento de padrõesManutenção de aeronavesEngenharia eletrônicaO desenvolvimento de métodos para monitoramento da saúde de componentes aeronáuticos mostra-se desafiador por tratar de equipamentos expostos a variadas condições de operação e com limitado número de dados históricos de sensores para componentes com falha. A utilização de técnicas de análise multivariada envolvendo variáveis sensíveis a falhas e condições de operação mostra-se um alternativa para tratar estes problemas. A literatura apresenta alguns métodos para esta finalidade, como as estatística T2 de Hotelling e U2 de Runger sendo o segundo método vantajoso pois realiza o monitoramento através da coleta de variáveis sensíveis a falha e condições de operação, concentrando a análise nas variáveis sensíveis a falha, denominadas variáveis de interesse. A utilização de tais métodos tem com premissa a distribuição gaussiana dos dados. Para dados não gaussianos a literatura apresenta métodos baseados em técnicas de não paramétricas, porém sem possibilitar a seleção de variáveis de interesse. O trabalho desenvolvido apresenta um método de monitoramento da saúde de componentes para dados não gaussianos com a possibilidade de seleção de variáveis de interesse. O método foi testado utilizando um modelo dinâmico de uma turbina a gás e um modelo dinâmico de um sistema de atuação.Instituto Tecnológico de AeronáuticaRoberto Kawakami Harrop GalvãoTakashi YoneyamaJoão Paulo Pordeus Gomes2011-10-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1904reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:03:45Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:1904http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:37:40.18Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
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O desenvolvimento de métodos para monitoramento da saúde de componentes aeronáuticos mostra-se desafiador por tratar de equipamentos expostos a variadas condições de operação e com limitado número de dados históricos de sensores para componentes com falha. A utilização de técnicas de análise multivariada envolvendo variáveis sensíveis a falhas e condições de operação mostra-se um alternativa para tratar estes problemas. A literatura apresenta alguns métodos para esta finalidade, como as estatística T2 de Hotelling e U2 de Runger sendo o segundo método vantajoso pois realiza o monitoramento através da coleta de variáveis sensíveis a falha e condições de operação, concentrando a análise nas variáveis sensíveis a falha, denominadas variáveis de interesse. A utilização de tais métodos tem com premissa a distribuição gaussiana dos dados. Para dados não gaussianos a literatura apresenta métodos baseados em técnicas de não paramétricas, porém sem possibilitar a seleção de variáveis de interesse. O trabalho desenvolvido apresenta um método de monitoramento da saúde de componentes para dados não gaussianos com a possibilidade de seleção de variáveis de interesse. O método foi testado utilizando um modelo dinâmico de uma turbina a gás e um modelo dinâmico de um sistema de atuação. |
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