{"id":3738,"date":"2020-11-27T14:37:57","date_gmt":"2020-11-27T17:37:57","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/?p=3738"},"modified":"2025-09-03T18:50:15","modified_gmt":"2025-09-03T21:50:15","slug":"defesa-de-dissertacao-04-12-2020-fernando-pereira-goncalves-de-sa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/defesa-de-dissertacao-04-12-2020-fernando-pereira-goncalves-de-sa\/","title":{"rendered":"Defesa de disserta\u00e7\u00e3o (04\/12\/2020): Fernando Pereira Gon\u00e7alves de S\u00e1"},"content":{"rendered":"

Discente:<\/strong> Fernando Pereira Gon\u00e7alves de S\u00e1<\/p>\n

T\u00edtulo: <\/strong>Detec\u00e7\u00e3o de Anomalias em Turbinas E\u00f3licas utilizando Modelos baseados em Dados<\/p>\n

Orientadores:<\/strong> Diego Nunes Brand\u00e3o (orientador), Rodrigo Franco Toso (coorientador)<\/p>\n

Banca:<\/strong> Diego Nunes Brand\u00e3o (presidente), Rodrigo Franco Toso (Microsoft AI & Research), Anderson de Rezende Rocha (UNICAMP), Diego Barreto Haddad (CEFET\/RJ)<\/span><\/p>\n

Dia\/hora:<\/strong>\u00a0 04 de dezembro de 2020, \u00e0s 14h.<\/p>\n

Sala remota: <\/strong>https:\/\/us02web.zoom.us\/j\/82318000409?pwd=ajR2R0pMcytyR1VCa1BYdzVuLzFUUT09<\/a><\/p>\n

Resumo: <\/strong>Nos \u00faltimos anos, a energia e\u00f3lica tornou-se tend\u00eancia na substitui\u00e7\u00e3o da matriz energ\u00e9tica baseada em recursos n\u00e3o-renov\u00e1veis. A produ\u00e7\u00e3o dessa energia limpa \u00e9 realizada pela turbina e\u00f3lica, cuja opera\u00e7\u00e3o re\u00fane diferentes componentes que atuam na convers\u00e3o da energia cin\u00e9tica do vento em energia el\u00e9trica. Contudo, a turbina e\u00f3lica \u00e9 uma m\u00e1quina complexa de custo elevado, constantemente submetida a diferentes press\u00f5es que podem lhe causar falhas em algum momento. Neste contexto, o monitoramento cont\u00ednuo dos diferentes componentes de uma turbina e\u00f3lica permite a aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de progn\u00f3stico de falhas baseadas na detec\u00e7\u00e3o de anomalias no sistema. Detec\u00e7\u00e3o, diagn\u00f3stico e progn\u00f3stico de falhas compreendem um conjunto de t\u00e9cnicas que garantem a confiabilidade, a seguran\u00e7a e a viabilidade econ\u00f4mica de um sistema. A presen\u00e7a de anomalias \u00e9 o ind\u00edcio de que a sa\u00fade do sistema que comp\u00f5e a turbina e\u00f3lica est\u00e1 se deteriorando em fun\u00e7\u00e3o do tempo de opera\u00e7\u00e3o, cuja evolu\u00e7\u00e3o pode resultar brevemente em uma falha, quando ocorre a paralisa\u00e7\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o de energia el\u00e9trica e s\u00e3o registrados muitas vezes danos irrevers\u00edveis no sistema. Diferentes t\u00e9cnicas foram desenvolvidas com o prop\u00f3sito de identificar essas anomalias. Neste trabalho, discutimos duas abordagens com esse prop\u00f3sito. Abordamos a detec\u00e7\u00e3o, diagn\u00f3stico e progn\u00f3stico de falhas baseados na classifica\u00e7\u00e3o semi-supervisionada em uma configura\u00e7\u00e3o na qual o algoritmo de otimiza\u00e7\u00e3o multiobjetivo Algoritmo Gen\u00e9tico de Ordena\u00e7\u00e3o n\u00e3o-dominante II (NSGA II) realiza a sele\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de caracter\u00edsticas e par\u00e2metros de processamento. Uma segunda abordagem processou a detec\u00e7\u00e3o e diagn\u00f3sstico de falhas baseadas na classifica\u00e7\u00e3o de componentes em processo de pr\u00e9-falha realizada pelos modelos ocultos de Markov. Ambas as abordagens mostraram-se eficientes em seus objetivos, considerando o processamento de um conjunto de dados reais imperfeito e de elevada dimensionalidade, que demandou diferentes m\u00e9todos de pr\u00e9-processamento. O Fluxo de Trabalho 1 apresentou resultados 13% superiores em rela\u00e7\u00e3o ao trabalho de refer\u00eancia. J\u00e1 o Fluxo de Trabalho 2, obteve F-score de at\u00e9 0,89 no processamento da classifica\u00e7\u00e3o multiclasse.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/div>\n
Disserta\u00e7\u00e3o <\/strong>\"\"<\/a><\/div>\n
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