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Previous issue date: 2016-08-09 / Muitas técnicas de monitoramento de processos usando abordagens estatísticas assumem que os dados possuem uma distribuição normal. Além disso, várias destas técnicas requerem que a operação da planta se mantenha na mesma região, resultando na geração de um número elevado de falsos alarmes caso não sejam satisfeitas. Neste trabalho, uma técnica robusta de agrupamento de dados é utilizada para tratar plantas operando em múltiplos pontos de operação. A metodologia é aplicada à detecção de falhas em internos
de válvulas de controle, que pertence a esta classe de problema. Além disto, a falha considerada é de difícil detecção dada à dificuldade de instalar sensores para tal. Para avaliação da metodologia estudada, foi utilizado o benchmark DAMADICS. A técnica de agrupamento apresentada tem a capacidade de lidar com um determinado percentual de dados espúrios que podem surgir, inclusive em situações transitórias. Essa característica otimiza a etapa de pré-tratamento dos dados. Uma comparação com o método tradicional (sem agrupamento) é realizado destacando suas características e superioridade.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/9550 |
| Date | 09 August 2016 |
| Creators | MOUTINHO, M. V. B. |
| Contributors | Rauber, T. W., ZOGHBI FILHO, J. R. B., MUNARO, C. J. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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