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Reconhecimento E Reconciliação De Padrões De Séries Temporais Em Processos De Produção
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Silva, Izete Celestina Dos Santos Aragão, Pedro Moreira Arruti Fontes, Cristiano Hora De Oliveira Fontes, Raony M. Souza, Marcelo Embiruçu De |
| Copyright Year | 2017 |
| Abstract | A modernização dos sistemas de controle e automação vem possibilitando monitorar, manipular e armazenar grande quantidade de dados de processos de produção. A despeito da grande quantidade de trabalhos voltados ao diagnóstico e detecção de falhas, poucas abordagens baseadas no agrupamento e reconhecimento de padrões em séries uni e multivariadas têm sido publicadas. Além disso, os métodos que visam, entre outros, o reconhecimento de padrões de falha ou de operação normal através do agrupamento de séries temporais não abordam a consistência dos padrões obtidos em relação ao comportamento dinâmico do processo. O objetivo desse artigo é apresentar inconsistências do algoritmo clássico Fuzzy C-Means (FCM), baseado na métrica de similaridade SPCA (PCA-based similarity metrics), no que diz respeito à aderência dos padrões reconhecidos à realidade do processo. O estudo de caso compreende a detecção e diagnóstico de falhas (FDD) em um reator CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor) não isotérmico, que representa uma planta virtual de referência usada para avaliar técnicas de FDD. Os resultados obtidos comprovam que o algoritimo FCM, mesmo fornecendo baixos percentuais de classificações incorretas, pode reconhecer padrões não consistentes com a dinâmica real do processo, descrita por um modelo fenomenológico, o que sugere a necessidade de reconciliação dos padrões reconhecidos. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.14488/enegep2017_tn_sto_243_410_32309 |
| Alternate Webpage(s) | http://www.abepro.org.br/biblioteca/TN_STO_243_410_32309.pdf |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.14488/enegep2017_tn_sto_243_410_32309 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
