Detecção de falhas através de dicotomia espaço-temporal
| Ano de defesa: | 2012 |
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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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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2214 |
Resumo: | A presente tese propõe o desenvolvimento e teste de um modelo de monitoramento automático de informações físicas de um motor aeronáutico baseado em dados históricos. Este modelo tenta determinar falhas, observando não apenas o comportamento espacial, mas também o comportamento temporal. Para a detecção espacial utilizou-se a busca em intervalos ortogonais, através de estruturas de dados do tipo k-d tree e, para interpolar os pontos no espaço de busca, usou-se morfologia matemática. A detecção temporal emprega um autômato finito para reconhecer a linguagem que os pontos assinam, através de sua evolução por agrupamentos de pontos. Esses agrupamentos, por sua vez, são determinados pelo algoritmo k-means, e o valor de k é sistematicamente definido através da metaheurística Firefly, maximizando a avaliação diagnóstica do detector temporal. O modelo desenvolvido nesta tese apresenta precisão e robustez ao que se propõe. No contexto espacial, os elementos influenciadores (parâmetros de sensitividade, especificidade e os operadores morfológicos) foram estudados e equacionados, permitindo assim, a flexibilidade de tornar o modelo mais rigoroso ou moderado, conforme demanda a situação. Por sua vez, o contexto temporal, apresentou uma alta eficiência para detectar positivos. Além disso, a detecção temporal, através de autômatos finitos, apresentou capacidade de indicar qualitativamente a situação de uma base de aprendizado, ao detectar também os alarmes falsos; podendo assim ser empregado como avaliador qualitativo para essas bases. |
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Detecção de falhas através de dicotomia espaço-temporalRobustez (Matemática)Morfologia matemáticaControle robustoDetecção de falhasControleComputaçãoA presente tese propõe o desenvolvimento e teste de um modelo de monitoramento automático de informações físicas de um motor aeronáutico baseado em dados históricos. Este modelo tenta determinar falhas, observando não apenas o comportamento espacial, mas também o comportamento temporal. Para a detecção espacial utilizou-se a busca em intervalos ortogonais, através de estruturas de dados do tipo k-d tree e, para interpolar os pontos no espaço de busca, usou-se morfologia matemática. A detecção temporal emprega um autômato finito para reconhecer a linguagem que os pontos assinam, através de sua evolução por agrupamentos de pontos. Esses agrupamentos, por sua vez, são determinados pelo algoritmo k-means, e o valor de k é sistematicamente definido através da metaheurística Firefly, maximizando a avaliação diagnóstica do detector temporal. O modelo desenvolvido nesta tese apresenta precisão e robustez ao que se propõe. No contexto espacial, os elementos influenciadores (parâmetros de sensitividade, especificidade e os operadores morfológicos) foram estudados e equacionados, permitindo assim, a flexibilidade de tornar o modelo mais rigoroso ou moderado, conforme demanda a situação. Por sua vez, o contexto temporal, apresentou uma alta eficiência para detectar positivos. Além disso, a detecção temporal, através de autômatos finitos, apresentou capacidade de indicar qualitativamente a situação de uma base de aprendizado, ao detectar também os alarmes falsos; podendo assim ser empregado como avaliador qualitativo para essas bases.Instituto Tecnológico de AeronáuticaJackson Paul MatsuuraPaulo Sergio Silva RodriguesMonael Pinheiro Ribeiro2012-12-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2214reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:04:44Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2214http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:38:33.853Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
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A presente tese propõe o desenvolvimento e teste de um modelo de monitoramento automático de informações físicas de um motor aeronáutico baseado em dados históricos. Este modelo tenta determinar falhas, observando não apenas o comportamento espacial, mas também o comportamento temporal. Para a detecção espacial utilizou-se a busca em intervalos ortogonais, através de estruturas de dados do tipo k-d tree e, para interpolar os pontos no espaço de busca, usou-se morfologia matemática. A detecção temporal emprega um autômato finito para reconhecer a linguagem que os pontos assinam, através de sua evolução por agrupamentos de pontos. Esses agrupamentos, por sua vez, são determinados pelo algoritmo k-means, e o valor de k é sistematicamente definido através da metaheurística Firefly, maximizando a avaliação diagnóstica do detector temporal. O modelo desenvolvido nesta tese apresenta precisão e robustez ao que se propõe. No contexto espacial, os elementos influenciadores (parâmetros de sensitividade, especificidade e os operadores morfológicos) foram estudados e equacionados, permitindo assim, a flexibilidade de tornar o modelo mais rigoroso ou moderado, conforme demanda a situação. Por sua vez, o contexto temporal, apresentou uma alta eficiência para detectar positivos. Além disso, a detecção temporal, através de autômatos finitos, apresentou capacidade de indicar qualitativamente a situação de uma base de aprendizado, ao detectar também os alarmes falsos; podendo assim ser empregado como avaliador qualitativo para essas bases. |
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A presente tese propõe o desenvolvimento e teste de um modelo de monitoramento automático de informações físicas de um motor aeronáutico baseado em dados históricos. Este modelo tenta determinar falhas, observando não apenas o comportamento espacial, mas também o comportamento temporal. Para a detecção espacial utilizou-se a busca em intervalos ortogonais, através de estruturas de dados do tipo k-d tree e, para interpolar os pontos no espaço de busca, usou-se morfologia matemática. A detecção temporal emprega um autômato finito para reconhecer a linguagem que os pontos assinam, através de sua evolução por agrupamentos de pontos. Esses agrupamentos, por sua vez, são determinados pelo algoritmo k-means, e o valor de k é sistematicamente definido através da metaheurística Firefly, maximizando a avaliação diagnóstica do detector temporal. O modelo desenvolvido nesta tese apresenta precisão e robustez ao que se propõe. No contexto espacial, os elementos influenciadores (parâmetros de sensitividade, especificidade e os operadores morfológicos) foram estudados e equacionados, permitindo assim, a flexibilidade de tornar o modelo mais rigoroso ou moderado, conforme demanda a situação. Por sua vez, o contexto temporal, apresentou uma alta eficiência para detectar positivos. Além disso, a detecção temporal, através de autômatos finitos, apresentou capacidade de indicar qualitativamente a situação de uma base de aprendizado, ao detectar também os alarmes falsos; podendo assim ser empregado como avaliador qualitativo para essas bases. |
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