Uma abordagem baseada em granulação fuzzy e máquinas de vetores suporte para prognóstico de falhas
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Universidade Federal de Minas Gerais
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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.
Abstract
Assunto
Inteligência artificial, Controle automático
Palavras-chave
Controle, Prognóstico de Falhas, Diagnóstico de Falhas, Inteligência Computacional, Indústria 4.0, Granulação Fuzzy, Máquinas de Vetores Suporte (SVM), Nelder-Mead
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https://www.sba.org.br/open_journal_systems/index.php/cba/article/view/756