Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/81437
Type: Artigo de Evento
Title: Uma abordagem baseada em granulação fuzzy e máquinas de vetores suporte para prognóstico de falhas
Authors: Murilo César Osório Camargos Filho
Reinaldo Martinez Palhares
Marcos Flávio Silveira Vasconcelos D'angelo
Abstract: Este artigo propõe uma abordagem baseada em dados históricos para prognóstico de falha. A abordagem proposta utiliza uma técnica para granulação da informação baseada em formas fuzzy para representar a série temporal dos dados de desgaste em uma máquina; em seguida, os grânulos são modelados através de máquinas de vetores suporte por mínimos quadrados (LSSVM), cujos parâmetros são otimizados através do algoritmo simplex de Nelder-Mead. A abordagem foi aplicada com sucesso no prognóstico do desgaste da fresa em máquinas de comando num´´erico computadorizado (CNC). Os resultados mostram que a utilizaçâo do simplex de Nelder{Mead, quando comparados com outros algoritmos de otimizaçâao, pode melhorar a acurácia da previsão e diminuir o tempo gasto na fase de treinamento.
Subject: Inteligência artificial
Controle automático
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA
Rights: Acesso Restrito
metadata.dc.identifier.doi: https://doi.org/10.20906/CBA2022/756
URI: http://hdl.handle.net/1843/81437
Issue Date: 2018
metadata.dc.url.externa: https://www.sba.org.br/open_journal_systems/index.php/cba/article/view/756
metadata.dc.relation.ispartof: XXII Congresso Brasileiro de Automática
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