Uma metodologia baseada em sistemas evolutivos para detecção e identificação de falhas de sistemas dinâmicos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Santos, Mailson Ribeiro
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Brasil
UFRN
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Detecção e identificação de falhas
Auto-Cloud
Online
Stream
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/32059
Resumo: This work proposes a methodology for the detection and identification of failures in dynamic systems, through an online and evolutionary approach. The proposal is divided into three stages, in which data pre-processing and post-processing are carried out to increase the robustness of the methodology in the presence of outliers and noise, in the pre-processing the selection of characteristics, normalization is carried out of data, filtering and adding regressors, in post-processing time filtering is performed. In the processing stage, an adaptive and unsupervised approach is applied, through the Auto-Cloud algorithm, which performs grouping and classification of data streams. To validate this proposal, different evaluation metrics were used, such as Adjusted Rand Index (ARI), homogeneity, completeness, precision, f1_score, recall, and satisfactory results were obtained. Finally, the conclusion of this work is presented, in addition to proposals for future work.
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