| Título: | Metodologia híbrida para prognóstico de sistemas integrando análise de séries temporais e raciocínio baseado em casos |
| Autor: | Ícaro Bezerra Viana |
| Programa: | Engenharia Aeronáutica e Mecânica |
| Área de Concentração: | Mecânica de Voo |
| Orientador : | Luiz Carlos Sandoval Góes |
| Coorientador : | Guilherme Conceição Rocha |
| Ano de Publicação : | 2013 |
| Curso : | Mestrado Acadêmico |
| Assuntos : | Motores de corrente contínua |
| t | Inteligência artificial |
| t | Engenharia eletrônica |
| Resumo : | Este trabalho propõe uma metodologia para o prognóstico de sistemas com base em série temporal de parâmetro indicativo da condição do equipamento. A série temporal é dividida em diferentes cenários candidatos de acordo com a modificação de variáveis exógenas que representam condições ambientais externas ao sistema. A cada cenário válido é associado um modelo de progressão específico construído em um ciclo iterativo que segue uma abordagem de análise de séries temporais estocásticas do tipo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average Process). O modelo utilizado para fins de prognóstico é determinado pela combinação de modelo de progressão do cenário mais atual com o modelo associado ao cenário passado mais similar ao atual. No contexto de prognóstico econômico realiza-se uma comparação com vias a ilustrar equivalência entre a classe de modelos ARIMA utilizada com modelo polinomial disponível na literatura, aplicando-se estas metodologias no problema de previsão do índice Dow Jones. A viabilidade da abordagem proposta, em se tratando de prognóstico de equipamento, é demonstrada através da predição de um índice de degradação para motor de corrente contínua (C.C.), onde os dados simulados são gerados a partir de um benchmark que representa o sistema de acionamento da máquina (C.C.). |
| Data de Defesa : | 28/02/2013 |
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