O desenvolvimento de métodos para monitoramento da saúde de componentes aeronáuticos mostra-se desafiador por tratar de equipamentos expostos a variadas condições de operação e com limitado número de dados históricos de sensores para componentes com falha. A utilização de técnicas de análise multivariada envolvendo variáveis sensíveis a falhas e condições de operação mostra-se um alternativa para tratar estes problemas. A literatura apresenta alguns métodos para esta finalidade, como as estatística T2 de Hotelling e U2 de Runger sendo o segundo método vantajoso pois realiza o monitoramento através da coleta de variáveis sensíveis a falha e condições de operação, concentrando a análise nas variáveis sensíveis a falha, denominadas variáveis de interesse. A utilização de tais métodos tem com premissa a distribuição gaussiana dos dados. Para dados não gaussianos a literatura apresenta métodos baseados em técnicas de não paramétricas, porém sem possibilitar a seleção de variáveis de interesse. O trabalho desenvolvido apresenta um método de monitoramento da saúde de componentes para dados não gaussianos com a possibilidade de seleção de variáveis de interesse. O método foi testado utilizando um modelo dinâmico de uma turbina a gás e um modelo dinâmico de um sistema de atuação.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:1904 |
| Date | 07 October 2011 |
| Creators | João Paulo Pordeus Gomes |
| Contributors | Roberto Kawakami Harrop Galvão, Takashi Yoneyama |
| 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/doctoralThesis |
| 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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