Detecção de falhas em sistemas dinâmicos com redes bayesianas aprendidas a partir de estimação de estados.

• Autor(a) principal: Jackson Paul Matsuura
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
• Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=219
• topic: Análise de falhas; Sistemas dinâmicos; Teorema de Bayes; Estimação de sistemas; Matemática aplicada; Engenharia eletrônica

A pronta detecção da ocorrência de falhas em sistemas dinâmicos é essencial na prevenção de condições de operação perigosas e mesmo de avaria física do sistema, o que colocaria em risco recursos valiosos, equipamento vital e vidas humanas. Os métodos convencionais de detecção de falhas, porém, esbarram em limitações de espaço físico, existência de um modelo matemático acurado do sistema e existência de dados sobre o comportando do sistema operando com falhas, entre outros. Nesse trabalho é proposto e avaliado um novo método de Detecção de Falhas em Sistemas Dinâmicos que apresenta vantagens tanto qualitativas quanto quantitativas sobre os métodos já reportados na literatura. O método proposto é fácil de ser entendido em alto nível, tem grande semelhança com a supervisão humana, não necessita de equipamento adicional, não necessita de um modelo acurado do sistema e não precisa de informação nenhuma sobre falhas anteriores no sistema; podendo ser aplicado a sistemas onde os outros métodos dificilmente apresentariam resultados satisfatórios. Nele uma rede Bayesiana é aprendida a partir de medidas do sistema operando normalmente sem falhas e essa rede é então usada na detecção de falhas, inferindo que desvios do comportamento probabilístico aprendido como normal são causados por falhas no sistema. Os resultados obtidos com o novo método, extremamente animadores, são comparados aos obtidos com a utilização de um método baseado em redundância analítica, mostrando-se bastante superior ao mesmo. Resultados adicionais obtidos no isolamento de falhas e na detecção de falhas de um sistema não-linear corroboram os excelentes resultados obtidos, apontando para um grande potencial de uso do método proposto.