Uma abordagem baseada em granulação fuzzy e máquinas de vetores suporte para prognóstico de falhas

Murilo Cesar Osorio Camargos Filho¹; Reinaldo Martinez Palhares²; Marcos Flávio Silveira Vasconcelos D'Angelo¹

¹ Unimontes; ² UFMG

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0012

Resumo

Este artigo propõe uma abordagem baseada em dados históricos para prognóstico de falha. A abordagem proposta utiliza uma técnica para granulação da informação baseada em formas fuzzy para representar a série temporal dos dados de desgaste em uma máquina; em seguida, os grânulos são modelados através de máquinas de vetores suporte por mínimos quadrados (LSSVM), cujos parâmetros são otimizados através do algoritmo simplex de Nelder-Mead. A abordagem foi aplicada com sucesso no prognóstico do desgaste da fresa em máquinas de comando numérico computadorizado (CNC). Os resultados mostram que a utilização do simplex de Nelder-Mead, quando comparados com outros algoritmos de otimização, pode melhorar a acurácia da previsão e diminuir o tempo gasto na fase de treinamento.

Palavras-chave: Prognóstico; Granulação Fuzzy; Máquinas de Vetores Suporte (SVM); Nelder-Mead