Detecção de falhas em sistemas dinâmicos: abordagens imunoinspiradas.

• Autor(a) principal: Carlos Alexandre Laurentys de Almeida
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8CKJ4W
• topic: Engenharia Elétrica; Engenharia elétrica

Esta tese propôs, aplicou e discutiu abordagens imunoinspiradas para detecção de falhas em sistemas dinâmicos. A detecção de falhas se torna cada vez mais desafiadora devido ao aumento de complexidade dos processos e agilidade necessária para evitar o funcionamento incorreto ou até mesmo acidentes. O grande desafio reside na diferenciação entre condições de funcionamento normal e potencialmente de falha. Soluções promissoras para este problema têm emergido por meio de abordagens imunoinspiradas. Esta tese contribuiu com três abordagens para este fim: DF-NKC (Detecção de Falhas inspirada na célula natural killer ), a DF-DM (Detecção de Falhas inspirada no Modelo do Perigo) e a DF-Multioperacional (Detecção de Falhas inspirada nos algoritmos de seleção negativa). Enquanto a primeira baseou-se nos mecanismos de ativação e reconhecimento das células natural killer, a segunda inspirou-se no modelo do perigo associado a um modelo matemático do sistema imune e, finalmente, a terceira focou-se na melhoria dos algoritmos de seleção negativa. As abordagens DF-NKC e DF-DM foram aplicadas no benchmark de sistema de atuação de uma válvula provido pela DAMADICS (Development and Application of Methods for Actuator Diagnosis in Industrial Control Systems) enquanto que a abordagem DF-Multioperacional foi aplicada no benchmark de sistema de acionamento de um motor de corrente contínua. Os resultados evidenciaram que as abordagens propostas são promissoras para a detecção de falhas.