Esta pesquisa aborda um método adaptativo baseado em regras e aplicado a de informação não supervisionados de fluxo contínuo com a utilização de técnicas inteligentes, utilizando séries históricas de medições. O objetivo principal é identificar medições que podem ser categorizadas de diversas formas, tais como novidades, outliers, anomalias, dentre outras, apesar do método apresentado abordar somente monitoramento e autonomia, o mesmo pode ser utilizado para controle de ações desde que esteja integrado aos dispositivos de campo necessários para atuação de um processo. Para tanto, utiliza uma representação do conhecimento adequada, critérios de busca inteligente, inferência e critérios para a aprendizagem, possibilitando um processo de melhoria contínua. Os estudos realizados com medições possibilitaram ao estabelecimento de processos que conduziram ao surgimento de um Método Adaptativo para a Interpretação de Medições aplicável a sistemas inteligentes e do Método Complementar, capaz de auxiliar na interpretação de resultados obtidos por outros métodos já estabelecidos para identificação de anomalias. Para esse fim, foram consideradas: uma técnica adaptativa, a importância do ambiente de influência relativo ao ponto de medição e a utilização das novidades como referência às mudanças que ocorrem em um ambiente. / This research addresses a rules-based adaptive method applied to unsupervised continuous flow information systems using intelligent techniques using historical series of measurements. The main goal is to identify measurements that can be categorized in different ways, such as novelties, outliers, anomalies, among others, although the presented method only approach monitoring and autonomy, it can be used to control actions since it is integrated with the devices required to perform a process control. To do so, it uses a representation of adequate knowledge, intelligent search criteria, inference and criteria for learning, enabling a process of continuous improvement. The research conducted with real measurements allowed the development of optimized computational routines that guided the development of a new method based on adaptive techniques for measurements interpretation and the Complementary Method, able to assist the interpretation of results obtained by other methods already established to identify non-standard. To this end, we considered: an adaptive technique, the importance of the influence environment relative to the measurement point and the use of the novelties as a reference to the changes that occur in an environment.

Esta pesquisa aborda um método adaptativo baseado em regras e aplicado a de informação não supervisionados de fluxo contínuo com a utilização de técnicas inteligentes, utilizando séries históricas de medições. O objetivo principal é identificar medições que podem ser categorizadas de diversas formas, tais como novidades, outliers, anomalias, dentre outras, apesar do método apresentado abordar somente monitoramento e autonomia, o mesmo pode ser utilizado para controle de ações desde que esteja integrado aos dispositivos de campo necessários para atuação de um processo. Para tanto, utiliza uma representação do conhecimento adequada, critérios de busca inteligente, inferência e critérios para a aprendizagem, possibilitando um processo de melhoria contínua. Os estudos realizados com medições possibilitaram ao estabelecimento de processos que conduziram ao surgimento de um Método Adaptativo para a Interpretação de Medições aplicável a sistemas inteligentes e do Método Complementar, capaz de auxiliar na interpretação de resultados obtidos por outros métodos já estabelecidos para identificação de anomalias. Para esse fim, foram consideradas: uma técnica adaptativa, a importância do ambiente de influência relativo ao ponto de medição e a utilização das novidades como referência às mudanças que ocorrem em um ambiente. / This research addresses a rules-based adaptive method applied to unsupervised continuous flow information systems using intelligent techniques using historical series of measurements. The main goal is to identify measurements that can be categorized in different ways, such as novelties, outliers, anomalies, among others, although the presented method only approach monitoring and autonomy, it can be used to control actions since it is integrated with the devices required to perform a process control. To do so, it uses a representation of adequate knowledge, intelligent search criteria, inference and criteria for learning, enabling a process of continuous improvement. The research conducted with real measurements allowed the development of optimized computational routines that guided the development of a new method based on adaptive techniques for measurements interpretation and the Complementary Method, able to assist the interpretation of results obtained by other methods already established to identify non-standard. To this end, we considered: an adaptive technique, the importance of the influence environment relative to the measurement point and the use of the novelties as a reference to the changes that occur in an environment.