UMA ABORDAGEM BASEADA EM GRANULAÇÃO FUZZY E MÁQUINAS DE VETORES SUPORTE PARA PROGNÓSTICO DE FALHAS

MURILO CESAR O. CAMARGOS FILHO; REINALDO MARTINEZ PALHARES; MARCOS  FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS D'ANGELO

doi:10.20906/CBA2022/756

MURILO CESAR O. CAMARGOS FILHO Unimontes - Universidade Estadual de Montes Claros
REINALDO MARTINEZ PALHARES UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais
MARCOS FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS D'ANGELO Unimontes - Universidade Estadual de Montes Claros

DOI: https://doi.org/10.20906/CBA2022/756

Keywords: Prognóstico, Granulação Fuzzy, Máquinas de Vetores Suporte (SVM), Nelder-Mead

Abstract

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 num´´erico computadorizado (CNC). Os resultados mostram que a utilizaçâo do simplex de Nelder{Mead, quando comparados com outros algoritmos de otimizaçâao, pode melhorar a acurácia da previsão e diminuir o tempo gasto na fase de treinamento.