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.).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2236 |
| Date | 28 February 2013 |
| Creators | Ícaro Bezerra Viana |
| Contributors | Guilherme Conceição Rocha, Luiz Carlos Sandoval Góes |
| Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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