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http://hdl.handle.net/1843/81437| Tipo: | Artigo de Evento |
| Título: | Uma abordagem baseada em granulação fuzzy e máquinas de vetores suporte para prognóstico de falhas |
| Autor(es): | Murilo César Osório Camargos Filho Reinaldo Martinez Palhares Marcos Flávio Silveira Vasconcelos D'angelo |
| Resumo: | 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. |
| Assunto: | Inteligência artificial Controle automático |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Departamento: | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA |
| Tipo de Acesso: | Acesso Restrito |
| Identificador DOI: | https://doi.org/10.20906/CBA2022/756 |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/81437 |
| Data do documento: | 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 |
| Aparece nas coleções: | Artigo de Evento |
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