Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-03-03T15:47:53Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_TécnicasInteligenciaComputacional.pdf: 1260253 bytes, checksum: 3305f5c206ec272e9417eb11d1c42c5b (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-03-07T11:31:17Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_TécnicasInteligenciaComputacional.pdf: 1260253 bytes, checksum: 3305f5c206ec272e9417eb11d1c42c5b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-07T11:31:17Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_TécnicasInteligenciaComputacional.pdf: 1260253 bytes, checksum: 3305f5c206ec272e9417eb11d1c42c5b (MD5) Previous issue date: 2015-05-29 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A estabilidade das Linhas Digitais do Assinante (DSL) torna-se um grande desafio, quando os serviços conhecidos como Tripe-Play são fornecidos. Esses serviços devem ser confiáveis, ao mesmo tempo que requerem elevada taxa de transmissão e baixa latência, para uma melhor qualidade de experiência. Entretanto as ferramentas para a estabilização das redes DSL, como a adaptação automática da margem (AMA), o Interleaving, a proteção ao ruído impulsivo (INP) e o ruído virtual (VN), geralmente causam impacto ou na taxa de transmissão de dados, ou na latência da transmissão na tentativa de melhorar a estabilidade. O presente trabalho, por outro lado, tem como objetivo apresentar uma nova abordagem para estabilização das redes DSL. Essa abordagem e baseada na coordenação multiusuário do espectro que busca mitigar o efeito da interferência de crosstalk de maneira que o requisito de taxa de dados factível e a restrição de potência sejam alcançados com uma margem de ruído otimizada. Como, apenas os parâmetros da camada física são ajustados, a latência não e afetada pelo método. A questão é então colocada como um problema de otimização de margem e resolvido através de algoritmos evolucionários em conjunto com técnicas de minimização de potência. Experimentos mostram que o método proposto fornece melhoras significantes em termos de margem de ruído, quando comparado com os algoritmos anteriores, aumentando a estabilidade da rede sem penalizar a taxa de bits ou a latência. / The stability of digital subscriber lines (DSL) becomes a major challenge when tripleplay services are provisioned. These services must be reliable, while requiring relatively high transmission rates and low latency for an overall improved quality of experience. However, the stabilization tools available in DSL systems such as the automatic margin adaptation (AMA), interleaving, impulse noise protection (INP) and virtual noise (VN) usually trade o bit rate or latency in an attempt of improving the stability. The current work, on the other hand, presents a novel approach to the stabilization of the DSL lines. This approach is based on multiuser spectra coordination that seeks to mitigate crosstalk interference e ect such that feasible bit rate requirements and power restrictions are met with optimized noise margin. As only physical layer parameters are adjusted, latency is not a ected by the method. The problem is posed as a multiuser margin optimization problem and solved by evolutionary algorithms in conjunction with power minimization techniques. Simulations show that the proposed method provides signi cant improvements in terms of noise margin when compared to a previous algorithm, achieving higher protection for the network without penalizing bit rate or latency.

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-03-28T14:26:26Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_CaracterizacaoPadroesDescargas.pdf: 2325678 bytes, checksum: 6b9320d0926975fccc3a7fc2af19d0d4 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-03-28T16:10:17Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_CaracterizacaoPadroesDescargas.pdf: 2325678 bytes, checksum: 6b9320d0926975fccc3a7fc2af19d0d4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-28T16:10:17Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_CaracterizacaoPadroesDescargas.pdf: 2325678 bytes, checksum: 6b9320d0926975fccc3a7fc2af19d0d4 (MD5) Previous issue date: 2015-09-24 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Esta dissertação apresenta os experimentos com aplicações de técnicas de Inteligência computacional para caracterização de descargas parciais em hidrogeradores. A classificação das descargas parciais contribui para uma análise prévia de problemas e permite a manutenção preditiva nas máquinas, reduzindo a possibilidade de falhas nas mesmas. Os dados foram coletados de modo online (máquina em operação) na Usina Hidrelétrica de Tucuruí, sendo observados os padrões de descarga interna, de laminação e entre barras. O software IMA-DP, desenvolvido em parceria entre Eletronorte e Cepel, permitiu que esses dados fossem medidos e registrados de maneira rápida, e organizados através dos mapas PRPD (Phase Resolved Partial Discharges). As técnicas de binarização, ANOVA (Analisys of Variance), ACI (Análise de Componentes Independentes) e ACP (Análise de Componentes Principais) foram aplicadas aos sinais para adequar os mesmos ao uso das técnicas de inteligência computacional. O trabalho foi desenvolvido no ambiente IPython usando a biblioteca scikit-learn, a qual possui eficientes algoritmos de inteligência. Os experimentos foram realizados fazendo-se uso das técnicas: KNN (K-Nearest Neighbors.), Floresta Randômica e MVS (Máquinas de Vetores de Suporte). Tais técnicas apresentaram bons resultados com os experimentos realizados, destacando-se aqueles obtidos para MVS que apresentaram os melhores resultados, atingindo uma acurácia de 96.07%, devido possuir mecanismos de seleção das principais variáveis durante o processo de treinamento. / This master's thesis presents the experiments with applications of computational intelligence techniques for the characterization of partial discharges in hydrogenerators. The classification of the partial discharge contributes to a prior analysis problems and allows predictive maintenance on machinery, reducing the possibility of failures in them. Data were collected online mode (operation machine) in the Tucuruí Hydroelectric Power Plant, observed the internal discharge standards, delamination and between bars. The IMA-DP software, developed in partnership with Eletronorte and Cepel, allowed these data were measured and recorded quickly, and organized through PRPD maps (Phase resolved Partial Discharges). Binarization techniques, ANOVA (Analisys of Variance), ICA (Independent Component Analysis) and PCA (Principal Component Analysis) were applied to the signals to adapt them to the use of computational intelligence techniques. The study was developed in IPython environment using scikit-learn library, which has efficient intelligence algorithms. The experiments were performed making use of techniques: KNN (K-Nearest Neighbors), Random Forest and MVS (Support Vector Machines). Such techniques showed good results with the experiments, highlighting those obtained for MVS that showed the best results, achieving an accuracy of 96.07%, due possess selection mechanisms of the main variables during the training process.

As máquinas elétricas rotativas são hoje a principal forma de transformação da energia elétrica em mecânica motriz e os motores de indução trifásicos têm grande relevância dentro do setor produtivo. A garantia de um correto funcionamento torna-se vital para eficácia e competitividade da empresa dentro do setor fabril. Assim sendo, um correto diagnóstico e classificação de falhas de funcionamento dos motores em operação pode fornecer maior segurança no processo de tomada de decisão sobre a manutenção, aumentar a produtividade e eliminar os riscos e os danos aos processos como um todo. A proposição deste trabalho baseia-se na análise das correntes de estator no domínio da frequência com sinais injetados na máquina juntamente com a modulação de alimentação para o diagnóstico do motor sem defeitos, com falhas de curtocircuito nos enrolamentos do estator e com falhas de rotor. A proposta é validada numa ampla faixa de frequências de operação bem como de regimes de conjugado de carga. São analisados os desempenhos individuais de cinco técnicas de classificadores de padrões, sendo proposta a utilização de: i) Perceptron Multicamadas, ii) Máquina de Vetores de Suporte, iii) k-Vizinhos Próximos, iv) Árvore de Decisão C 4.5 e v) Naive Bayes. Complementarmente, é desenvolvido um comparativo dos métodos de classificação de padrões para avaliar a precisão de classificação frente aos diversos níveis de severidade das falhas. Resultados experimentais com motor de 1 cv são apresentados para validar a proposta. / Rotating electric machines are today the main form of transformation of electrical energy in motor mechanics and three-phase induction motors have great relevance within the productive sector. Thus a correct diagnosis and classification of failures of the engines in operation can provide security in the decision making process on maintenance, increase productivity and eliminate risks and damages to processes as a whole. The purpose of this paper is based on the analysis of the stator currents in the frequency domain with signals injected into the machine together with the power modulation for the diagnosis of motor faultless, stator winding short-circuit faults and rotor faults. Considering also, for validation of the proposal is validated on a broad range frequency of operation as well as load torque. We analyze the individual performances of five standard classifier techniques, proposing the use of: i) Multilayers Perceptron, ii) Support Vector Machine, iii) k-Nearest Neighbor, iv) C 4.5 Decision Tree and v) Naive Bayes. Complementarily, a comparison of the methods of classification of standards is developed to evaluate the accuracy of classification against the different levels of severity of the failures. Experimental results with 735.5 w and 1.471 w engines are presented to validate the proposal.

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy- Genético propõe uma metodologia para o desenvolvimento da base de conhecimento de sistemas fuzzy, fundamentada em técnicas de computação evolucionária. Os sistemas fuzzy evoluídos são avaliados segundo dois critérios distintos: desempenho e interpretabilidade. Uma metodologia para a análise de problemas multiobjetivo utilizando a Lógica Fuzzy foi também desenvolvida para esse fim e incorporada ao processo de avaliação dos AGs. Os sistemas fuzzy evoluídos foram avaliados através de simulações computacionais e os resultados obtidos foram comparados com os obtidos por outros métodos em diferentes tipos de aplicações. O uso da metodologia proposta demonstrou que os sistemas fuzzy evoluídos possuem um bom desempenho aliado a uma boa interpretabilidade da sua base de conhecimento, tornando viável a sua utilização no projeto de sistemas reais. / Genetic-Fuzzy Systems Generation and Simplification of a Knowledge Base proposes a methodology to develop a knowledge base for fuzzy systems through the utilization of evolutionary computational techniques. The evolved fuzzy systems are evaluated considering two distinct criteria: performance and interpretability. Another Fuzzy Logic-based methodology for multiobjective problem analysis was also developed in this work and incorporated in GAs fitness evaluation process. The aforementioned systems were analyzed through computational simulations, and the results were compared to those obtained through other methods, in some applications. The proposed methodology demonstrated that the evolved fuzzy systems are capable of not only good performance, but also good interpretation of their knowledge base, thus showing that they can be effectively used in real world projects.

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy- Genético propõe uma metodologia para o desenvolvimento da base de conhecimento de sistemas fuzzy, fundamentada em técnicas de computação evolucionária. Os sistemas fuzzy evoluídos são avaliados segundo dois critérios distintos: desempenho e interpretabilidade. Uma metodologia para a análise de problemas multiobjetivo utilizando a Lógica Fuzzy foi também desenvolvida para esse fim e incorporada ao processo de avaliação dos AGs. Os sistemas fuzzy evoluídos foram avaliados através de simulações computacionais e os resultados obtidos foram comparados com os obtidos por outros métodos em diferentes tipos de aplicações. O uso da metodologia proposta demonstrou que os sistemas fuzzy evoluídos possuem um bom desempenho aliado a uma boa interpretabilidade da sua base de conhecimento, tornando viável a sua utilização no projeto de sistemas reais. / Genetic-Fuzzy Systems Generation and Simplification of a Knowledge Base proposes a methodology to develop a knowledge base for fuzzy systems through the utilization of evolutionary computational techniques. The evolved fuzzy systems are evaluated considering two distinct criteria: performance and interpretability. Another Fuzzy Logic-based methodology for multiobjective problem analysis was also developed in this work and incorporated in GAs fitness evaluation process. The aforementioned systems were analyzed through computational simulations, and the results were compared to those obtained through other methods, in some applications. The proposed methodology demonstrated that the evolved fuzzy systems are capable of not only good performance, but also good interpretation of their knowledge base, thus showing that they can be effectively used in real world projects.

Avanços positivos nas pesquisas em veículos agrícolas autônomos (VAA\'s) e de robôs agrícolas móveis (RAM\'s) têm sido conquistados nos últimos anos. Entretanto, um número limitado de trabalhos tem proposto sistemas robustos baseados em arquiteturas robóticas capazes de realizar operações múltiplas e idependentes, bem como adaptar-se às mudanças ambientais no campo. Por outro lado, em outras áreas de pesquisa, um número representativo de arquiteturas baseadas em comportamentos tem sido proposto para guiagem e para navegação autônomas de robôs móveis em ambientes não estruturados e/ou não explorados. No presente trabalho, uma arquitetura robótica baseada em comportamentos é desenvolvida para guiagem e navegação de RAM\'s e VAA\'s. Regras difusas são utilizadas para compor e coordenar comportamentos primitivos e comportamentos complexos. O desenvolvimento inclui: a implementação e a simulação da arquitetura em um mini-robô; a avaliação e a caracterização de sensores para o módulo perceptivo da arquitetura; e a aplicação de um método de análise baseado em um modelo matemático para auxiliar a composição de uma rede de comunicação digital baseada no protocolo CAN para sistemas de controle robóticos. Experimentos foram realizados para avaliar os comportamentos implementados e para avaliar a capacidade de operação da plataforma robótica em um ambiente agrícola simulado. Os resultados mostraram a viabilidade da abordagem proposta. A modularidade da arquitetura com a utilização de controladores difusos descentralizados simplificou a implementação da arquitetura. O processo de arbitragem difuso mostrou-se um método simples e viável para implementar a coordenação de comportamentos e para compor comportamentos complexos. A avaliação e caracterização de sensores, em especial de um sensor ultrassônico, permitiram a determinação de condições operacionais para a utilização desses sensores em VAA\'s ou em RAM\'s. A aplicação do modelo matemático para a rede permitiu a análise de desempenho da rede CAN para diferentes equipamentos e sob diferentes parâmetros de configuração para aplicação em um RAM. / Positive advances on AVV (Agricultural Autonomous Vehicle) and MAR (Mobile Agricultural Robot) research are noticed in recent years. However, a limited number of works have proposed reliable systems based on a robotic architectures that are able to perform multiple and independent operations, as well as to self-adapt under changing environmental conditions in the field. In other hand, in other research areas a considerable number of behavior-based architectures have been proposed for mobile robot for autonomous guidance and navigation in unstructured and/or in unexplored environments. At this work, a robotic behavior-based architecture is developed for guidance and navigation of AAV and MAR. Fuzzy rules are used to compose and coordinate the primitive and the complex behaviors. The development includes: the implementation and the simulation of the proposed architecture on a mini-robot; the evaluation and characterization of sensors for the perceptive module of the architecture; and the application of an analysis method based on a mathematical model to assist the composition of a digital communication networks based on the CAN protocol for robot control systems. Experiments have been performed to evaluate the implemented behaviors and to evaluate the operation ability of the robotic platform on a simulated agricultural environment. The results show the feasibility of the proposed approach. The modularity of the architecture by using decentralized fuzzy controllers simplifies the implementation of the robotic architecture. The fuzzy arbitration process is an easy and a feasible method to implement the behavior coordination and to compose complex behaviors. The sensors evaluation and characterization, in particular of an ultrasonic sensor, have allowed establishing operational conditions for using them in AAV or in a MAR. The application of the network mathematical model has allowed the performance analysis of the CAN-based networks under differentiated equipment and configuration parameters for applications in a MAR.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao parte 1.pdf: 1527731 bytes, checksum: 90d2f84ea87116674f50894076251fe1 (MD5) Previous issue date: 2010-02-12 / We investigate strategies to define prediction models for a quality parameter of an industrial process. We estimate this variable using computational intelligence and in special regression methods. The main contribution of this paper is the comparative analysis of heuristic training models to create the prediction system. We propose two main paradigms to obtain the system, machine learning and hybrid artificial neural networks. The resulting system is a prototype for the intelligent supervision of a real-time production process. Statistical tools are used to compare the performance of the regression based predictor and the neuro-fuzzy based predictor, considering the degree of adaptation of the system to the problem and its generalization ability / Neste trabalho são investigadas estratégias para a elaboração de Modelos de Predição que possam ser utilizados no monitoramento de uma variável de qualidade pertencente a um determinado Processo Produtivo Industrial. Neste cenário, a variável de qualidade é estimada por meio de técnicas da Inteligência Computacional e empiricamente avaliada na resolução de problemas de regressão. A principal contribuição desta monografia é a análise comparativa de Técnicas da Inteligência Computacional associadas às estratégias heurísticas de treinamento para a construção dos Modelos de Predição. São propostas duas linhas de pesquisa investigadas a partir de uma pesquisa empírica dos dados, e analisados a partir de dois grandes ramos da Inteligência Computacional Aprendizagem de Máquina e Redes Neurais Híbridas. Os Modelos de Predição desenvolvidos são protótipos conceituais para potencial implementação de Sistemas Inteligentes em tempo real de uma planta industrial. O método de construção dos Modelos de Predição por técnicas de Regressão é comparado com o método de construção do Modelo de Predição por redes Neuro-Fuzzy e analisados por critérios estabelecidos a partir de ferramentas estatísticas que levam em consideração os níveis de adequação e generalização dos mesmos. Ao final, são apresentados resultados dos métodos implementados sobre a mesma base de dados bem como os pertinentes trabalhos futuros

Os sistemas tradicionais de identificação de gado são comprovadamente passíveis de perda, danos e possíveis operações fraudulentas justificando as pesquisas de identificadores biométricos. Este trabalho tem por objetivo verificar a possibilidade do uso de componentes principais para avaliar a divisão do espelho nasal de bovinos em classes genéricas e melhorar o reconhecimento biométrico automático dos indivíduos. O banco de dados deste trabalho foi composto pela coleta e catalogação de imagens do espelho nasal de 187 bovinos da raça Nelore ao nascimento e aos 6 meses de idade e deste grupo foram escolhidos 68 animais aleatoriamente para serem fotografados aos 12 meses de idade. Os algoritmos de processamento digital de imagens, redução de dimesionalidade e extração de característas por PCA e classificação por meio de SVM, foram implementados utilizando o software MATLAB®. Por meio da metodologia estabelecida foi possível dividir os bovinos em classes genéricas e a validação do classificador foi realizada mediante análise estatística dos seus erros e acertos. Os resultados apresentados pelo classificador SVM atingiram índices de acertos na faixa de 95,33% a 99,52%, justificando seu uso como forma automática de identificação. Estes resultados permitem concluir que a metodologia de processamento digital de imagens, a extração de características por componentes principais e o uso de máquina de vetores de suporte utilizada neste trabalho, foi capaz de verificar a individualidade dos padrões existentes no espelho nasal de bovinos. / Livestock identification in traditional systems has been proven to be susceptible to loss, damage, and possible fraudulent operations justifying the research area of biometric identification. This work aim the study of possibility for using principal components to evaluate the division of the muzzle of cattle in generic classes to improve the automatic biometric recognition of individuals. This thesis used a database composed by 187 Nelore bulls muzzle image collected from animals aged from birth to 6 months. From this group 68 animals were randomly photographed at 12 months of age. The digital image processing, feature extraction and vector support machine (SVM) were implemented using MATLAB software. The methodology used in this thesis provides an alternative to divide the cattle in generics class. The class could be available by means of statistical classifier performance The results presented by classifier achieved 95.33% to 99.52% of accuracy classification justifying its use as automatic identification. The digital signal processing, feature extraction and support vector machine methodology were able the conclusion that muzzle print image could be used as animal identification.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-05-22T13:41:04Z No. of bitstreams: 1 rafaellepiazzarolifinottiamaral.pdf: 17493907 bytes, checksum: 1adeaaa1aa2fea27421c90402c88531e (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-05-22T17:36:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rafaellepiazzarolifinottiamaral.pdf: 17493907 bytes, checksum: 1adeaaa1aa2fea27421c90402c88531e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-22T17:36:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rafaellepiazzarolifinottiamaral.pdf: 17493907 bytes, checksum: 1adeaaa1aa2fea27421c90402c88531e (MD5) Previous issue date: 2017-03-07 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O desafio de se detectar danos e/ou alterações estruturais através de dados vibracionais tem levado ao desenvolvimento de diversas técnicas nas últimas décadas. Grande parte desses métodos busca associar variações de frequências naturais, modos de vibração e taxas de amortecimento em uma estrutura ao surgimento de danos localizados. Em vista disso, surgiram métodos como: o índice MAC (Modal Assurance Criterion), métodos baseados em energia de deformação, métodos baseados em variação de curvatura, análise da matriz de flexibilidade, dentre outros. Apesar de se mostrarem bastante eficazes na detecção de danos em modelos numéricos, salvo em raras exceções, os métodos supracitados apresentam dificuldades quando se trata de problemas práticos com dados obtidos de experimentos reais. Entretanto, abordagens envolvendo técnicas de inteligência computacional vêm sendo apontadas como uma linha de pesquisa promissora nesta área. Dessa forma, o presente trabalho avalia o uso das Redes Neurais Artificiais (ANN - Artificial Neural Networks) e Máquinas de Vetor Suporte (SVM - Support Vector Machines) na detecção de alterações estruturais baseadas na análise da evolução das respostas dinâmicas. Tanto as características modais quanto indicadores estatísticos extraídos diretamente dos sinais temporais são utilizados como parâmetros de entrada dos modelos de inteligência computacional. Além disso, apresenta-se ainda uma nova metodologia desenvolvida com base no histórico de variação das frequências naturais e temperatura, na qual é possível detectar mudanças no comportamento estrutural e apontar o momento em que elas ocorrem a partir de um classificador SVM. A eficiência da metodologia proposta é analisada através de dados obtidos em um modelo numérico de viga biapoiada e dados oriundos de um monitoramento contínuo da Torre de Gabbia, na Itália. / Structural damage detection using dynamic measurements has led to the development of several techniques in the last decades. Most of these methods associate variations of natural frequencies, mode shapes and damping ratios to damage, like the Modal Assurance Criterion (MAC), methods based on strain energy deviation, methods based on curvature mode shapes, flexibility matrix analysis, among others. Although these aforementioned techniques are mostly efficient to identify structural alterations in numerical models, they have difficulties in practical applications with experimental data. Thus, approaches involving computational intelligence to identify structural damage can be a promising field of research. This work evaluates the Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machine (SVM) to detect structural changes based on evolution of dynamic responses. The modal characteristics and statistical indicators extracted directly from raw dynamic measurements are used as inputs to computational intelligence models. Furthermore, a new methodology based on the time history of natural frequencies and temperature records is presented. The technique consists in detecting structural changes and when they occur by using a SVM algorithm. The efficiency of the proposed methodology is analyzed through data from a numerical model of a supported beam and from a continuous monitoring of the Gabbia Tower, in Italy.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-03-27T17:53:34Z No. of bitstreams: 1 nielsonsoares.pdf: 4342256 bytes, checksum: bcb08c0e8cbff9d4ed4b60f92f7715b2 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-03-27T18:03:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 nielsonsoares.pdf: 4342256 bytes, checksum: bcb08c0e8cbff9d4ed4b60f92f7715b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-27T18:03:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 nielsonsoares.pdf: 4342256 bytes, checksum: bcb08c0e8cbff9d4ed4b60f92f7715b2 (MD5) Previous issue date: 2018-02-27 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / As máquinas de chave são equipamentos eletromecânicos de grande importância em uma malha ferroviária. A ocorrência de falhas nesses equipamentos pode ocasionar interrupções das ferrovias e acarretar potenciais prejuízos econômicos. Assim, um diagnóstico precoce dessas falhas pode representar uma redução de custos e um aumento de produtividade. Essa dissertação tem como objetivo propor um modelo preditivo, baseado em técnicas de inteligência computacional, para a solução desse problema. A metodologia aplicada compreende o uso de técnicas de extração e seleção de características baseada em testes de hipóteses e modelos de aprendizado de máquina não supervisionado. O modelo proposto foi testado em uma base de dados disponibilizada por uma empresa ferroviária brasileira e se mostrou eficiente ao constatar como críticas as operações realizadas próximas à operação classificada como falha. / Railroad switch machines are important electromechanical equipment in a railway network, and the occurrence of failures in such equipment can cause railroad interruptions and lead to potential economic losses. Thus, an early diagnosis of these failures can represent a reduction of costs and an increase in productivity. This dissertation aims to propose a predictive model, based on computational intelligence techniques, to solve this problem. The applied methodology includes the use of features extraction and selection techniques based on hypothesis tests and unsupervised machine learning models. The proposed model was tested in a database made available by a Brazilian railway company and proved to be efficient when considering as critical the operations performed close to the operation classified as failure.