Métodos de prognóstico de falhas com a Rede Neo-Fuzzy Neuron
| dc.creator | José Hélio de Souza | |
| dc.creator | Walmir Matos Caminhas | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-23T20:06:09Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-09T00:04:18Z | |
| dc.date.available | 2024-09-23T20:06:09Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | ntelligent systems for fault prognostics in industries have brought importantcontributions in terms of security and economy, which has made them indispensable, andmotivated more and more research in the area. This article discusses and evaluates methodsof analysis of historical data to estimate the remaining useful life in fault prognostics problems,using the Neo-Fuzzy Neuron (NFN). The methodology is applied in three well-known databasesin the literature to assess prognostics problems, they are the lithium ion batteries, the wear ofcutting tools of the Computer Numerical Control (CNC) and the wear of bearings extractedfrom the PRONOSTIA database. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.48011/asba.v2i1.1063 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/76819 | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
| dc.relation.ispartof | Sociedade Brasileira Automática | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Prognóstico | |
| dc.subject | Análise de Dados | |
| dc.subject.other | Prognóstico | |
| dc.subject.other | Vida útil (Engenharia) | |
| dc.subject.other | Análise de envoltória de dados | |
| dc.title | Métodos de prognóstico de falhas com a Rede Neo-Fuzzy Neuron | |
| dc.title.alternative | Fault prognosis methods with Neo-Fuzzy Neuron Network | |
| dc.type | Artigo de periódico | |
| local.citation.issue | 1 | |
| local.citation.volume | 2 | |
| local.description.resumo | Os sistemas inteligentes em prognóstico de falhas nas indústrias têm trazido importantes contribuições em termos de segurança e economia, tornando-os indispensáveis, e motivado cada vez mais pesquisas na área. Este artigo aborda e avalia métodos de análise de dados históricos para estimar o tempo de vida útil remanescente em problemas de prognóstico de falhas, com o uso da Neo-Fuzzy Neuron (NFN). A metodologia é aplicada em três bases de dados bem conhecidas na literatura para avaliação de problemas de prognóstico, são elas: as baterias de íons de lítio, o desgaste de ferramentas de corte da Máquina de Comando Numérico (CNC) e o desgaste de rolamentos extraídos da base de dados PRONOSTIA. | |
| local.publisher.country | Brasil | |
| local.publisher.department | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA | |
| local.publisher.initials | UFMG | |
| local.url.externa | https://www.sba.org.br/open_journal_systems/index.php/cba/article/view/1063 |