Uma nova formulação fuzzy/bayesiana para detecção de ponto de mudança em séries temporais: aplicações na detecção de falhas incipientes.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Marcos Flavio Silveira Vasconcelos Dangelo
Orientador(a): Reinaldo Martinez Palhares
Banca de defesa: Walmir Matos Caminhas, Rosangela Helena Loschi, Amit Bhaya, Roberto Kawakami Harrop Galvão
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8CVFWL
Resumo: Este trabalho apresenta uma nova abordagem para detecção de falhas incipientes em sistemas dinâmicos baseada em uma técnica Fuzzy/Bayesiana para detecção de ponto de mudança em séries temporais. A técnica de detecção de ponto de mudança proposta é baseada em uma formulação de duas etapas. Na primeira etapa, a teoria dos conjuntos fuzzy é aplicada na série temporal com o objetivo de aglomerar e transformar os dados iniciais, com distribuição arbitrária, em dados que podem ser aproximados por uma distribuição beta. A segunda etapa consiste em usar simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov (o algoritmo de Metropolis-Hastings) para detectar ponto de mudança na série temporal transformada. No presente trabalho, falhas incipientes serão caracterizadas por mudanças gradativas na série temporal. Características especiais da metodologia proposta para detecção de falhas incipientes são a não necessidade de modelo matemático explícito e especificação de limiares. Com o objetivo de ilustrar a eficiência da metodologia proposta, serão apresentados alguns resultados de detecção de falhas incipientes em um atuador industrial usado como benchmark de FDI no european RTN DAMADICS e no enrolamento estatórico de máquinas de indução.
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