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Data / Hora
Date(s) - 13/11/2018
09:30 - 10:15

Localização
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional e Sistemas

Categorias


Discente: Camila Katheryne Santos Cangussu

Resumo: Este trabalho propõe uma abordagem híbrida para múltiplos modelos baseada em filtros de
partículas associados ao modelo fuzzy de Takagi-Sugeno para tratar o problema de predição de falhas
e de desgaste em máquina de comando numérico. A principal contribuição do trabalho é fornecer
uma forma alternativa e robusta de computar a pertinência de cada modelo considerando a
possibilidade de haver também modelos de medição distintos e as incertezas em modelos de sistemas
dinâmicos. O resultado encontrado utilizando a abordagem híbrida proposta mostrou-se superior aos
métodos tradicionais, como as redes neurais artificiais e os sistemas neuro fuzzy, nas etapas de
validação. Os resultados deste estudo indicam a viabilidade da proposta, que pode ser facilmente
utilizada em uma aplicação em tempo real para prognóstico de falha.

Banca examinadora:

  • Prof. Dr. Marcos Flávio Silveira Vasconcelos D’Angelo (Orientador)
  • Profa. Dra. Luciana Balieiro Cosme (Coorientadora)
  • Prof. Dr. João Batista Mendes
  • Prof. Dr. Maurílio José Inácio