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dc.contributor.advisor1Reinaldo Martinez Palharespt_BR
dc.contributor.advisor-co1Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashipt_BR
dc.contributor.referee1Walmir Matos Caminhaspt_BR
dc.contributor.referee2Rosangela Helena Loschipt_BR
dc.contributor.referee3Amit Bhayapt_BR
dc.contributor.referee4Roberto Kawakami Harrop Galvãopt_BR
dc.creatorMarcos Flavio Silveira Vasconcelos Dangelopt_BR
dc.date.accessioned2019-08-11T19:41:46Z-
dc.date.available2019-08-11T19:41:46Z-
dc.date.issued2010-02-26pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/BUOS-8CVFWL-
dc.description.abstractThis work presents a novel approach for incipient fault detection in dynamical systems which is based on a Fuzzy/Bayesian technique for change point detection in time series. The proposed change point detection technique is based on a two step formulation. In the first step, a result from the fuzzy set theory is applied to the time series in order to cluster and transform the initial data, with arbitrary distribution, into new data that can be approximated with a beta distribution. The second step consists in using a Markov chain Monte Carlo (the Metropolis-Hastings algorithm) to the change point detection in the transformed time series. In this work, the incipient faults are characterized by small changes in the time series. As special features of the proposed methodology for incipient fault detection, it does not require any mathematical model of dynamic system, any threshold specification. To illustrate the efficiency of the proposed methodology, some results in the problem of detection of incipient faults in an industrial actuator of the FDI benchmark in the European RTN DAMADICS and in the stator winding of induction motors are presented.pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho apresenta uma nova abordagem para detecção de falhas incipientes em sistemas dinâmicos baseada em uma técnica Fuzzy/Bayesiana para detecção de ponto de mudança em séries temporais. A técnica de detecção de ponto de mudança proposta é baseada em uma formulação de duas etapas. Na primeira etapa, a teoria dos conjuntos fuzzy é aplicada na série temporal com o objetivo de aglomerar e transformar os dados iniciais, com distribuição arbitrária, em dados que podem ser aproximados por uma distribuição beta. A segunda etapa consiste em usar simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov (o algoritmo de Metropolis-Hastings) para detectar ponto de mudança na série temporal transformada. No presente trabalho, falhas incipientes serão caracterizadas por mudanças gradativas na série temporal. Características especiais da metodologia proposta para detecção de falhas incipientes são a não necessidade de modelo matemático explícito e especificação de limiares. Com o objetivo de ilustrar a eficiência da metodologia proposta, serão apresentados alguns resultados de detecção de falhas incipientes em um atuador industrial usado como benchmark de FDI no european RTN DAMADICS e no enrolamento estatórico de máquinas de indução.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectconjuntos fuzzypt_BR
dc.subjectalgoritmo metropolis hastingspt_BR
dc.subjectDetecção de falhas incipientespt_BR
dc.subject.otherEngenharia elétricapt_BR
dc.titleUma nova formulação fuzzy/bayesiana para detecção de ponto de mudança em séries temporais: aplicações na detecção de falhas incipientes.pt_BR
dc.typeTese de Doutoradopt_BR
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