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http://hdl.handle.net/1843/BUBD-A2DNN2
Tipo: | Dissertação de Mestrado |
Título: | Aumento de confiabilidade de sistemas embutidos usando redundância e algoritmos de decisões baseados em reconhecimento de padrões |
Autor(es): | Emerson Maurício de Almeida Alves |
Primeiro Orientador: | Frank Sill Torres |
Primeiro Coorientador: | Renato Dourado Maia |
Primeiro membro da banca : | Antonio de Padua Braga |
Segundo membro da banca: | Ricardo de Oliveira Duarte |
Resumo: | Com o avanço tecnológico, cada vez mais os sistemas embutidos estão presentes em nosso dia a dia. A confiabilidade é um tópico importante, pois os sistemas críticos são controlados pelos sistemas embutidos cada vez mais. Esses sistemas interagem com o mundo que nos rodeia, por meio de informações oriundas da aquisição de dados através de sensores. A correta tomada de decisão desses sistemas depende de uma aquisição de dados confiável. Falhas podem ocorrer em qualquer sistema, entretanto é possível criar mecanismos que impeçam que essas falhas possam trazer danos ou até gerar catástrofes. Este trabalho aborda a melhoria da confiabilidade dos sistemas embutidos através não só de técnicas de redundância, mas também com técnicas de detecção de anormalidades utilizando reconhecimento de padrões. A proposta é unir duas metodologias distintas - redundância e inteligência artificial - que se conectam para contribuir no desenvolvimento de sistemas embutidos mais confiáveis. Desenvolveu-se uma planta-piloto de aquecimento para a geração dos dados para os experimentos. Estes foram realizados com dados on-line para as técnicas de redundância, e off-line para as técnicas de reconhecimento de padrões. Os resultados foram satisfatórios e demonstraram que a proposta abordada nesta pesquisa contribui para o aumento de confiabilidade de sistemas embutidos. |
Abstract: | The continuous progress in integrated circuit technologies leads to a constant increase of the number of embedded systems surrounding us. Amongst the several challenges accompanying this trend, system robustness has an outstanding role. This is even more true for critical applications that are being controlled by embedded systems. Most of these systems interact with the world by means of information coming from data acquisition from sensors. Consequently, the correct system behavior depends on a reliable data acquisition. In case of faulty data, it is mandatory to possess solutions that prevent that these faults harm the system or even generate disasters. This dissertation presents an approach that improves the reliability of embedded systems that apply sensor data. The proposed technique uses a mixture of redundancy techniques and detection of abnormalities based on Pattern Recognition. In order to verify the proposed approach, a heating pilot plant has been developed. The experiments were performed with online data for redundancy techniques and offline for pattern recognition techniques. The results indicate the feasibility of the proposed methods. |
Assunto: | Engenharia elétrica |
Idioma: | Português |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Instituição: | UFMG |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/BUBD-A2DNN2 |
Data do documento: | 1-Jul-2015 |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
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