1. Repositório Institucional da UFMG
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  3. Artigo de Evento
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/81437
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorMurilo César Osório Camargos Filhopt_BR
dc.creatorReinaldo Martinez Palharespt_BR
dc.creatorMarcos Flávio Silveira Vasconcelos D'angelopt_BR
dc.date.accessioned2025-04-10T13:25:45Z-
dc.date.available2025-04-10T13:25:45Z-
dc.date.issued2018-
dc.citation.spage1pt_BR
dc.citation.epage8pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20906/CBA2022/756pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/81437-
dc.description.resumoEste 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICApt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.relation.ispartofXXII Congresso Brasileiro de Automáticapt_BR
dc.rightsAcesso Restritopt_BR
dc.subjectControlept_BR
dc.subjectPrognóstico de Falhaspt_BR
dc.subjectDiagnóstico de Falhaspt_BR
dc.subjectInteligência Computacionalpt_BR
dc.subjectIndústria 4.0pt_BR
dc.subjectGranulação Fuzzy, Máquinas de Vetores Suporte (SVM), Nelder-Meadpt_BR
dc.subject.otherInteligência artificialpt_BR
dc.subject.otherControle automáticopt_BR
dc.titleUma abordagem baseada em granulação fuzzy e máquinas de vetores suporte para prognóstico de falhaspt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.url.externahttps://www.sba.org.br/open_journal_systems/index.php/cba/article/view/756pt_BR
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