Detecção e diagnóstico de falhas não-supervisionados baseados em estimativa de densidade recursiva e classificador fuzzy auto-evolutivo

In this work, we propose a two-stage algorithm for real-time fault detection and identification of industrial plants. Our proposal is based on the analysis of selected features using recursive density estimation and a new evolving classifier algorithm. More specifically, the proposed approach for th...

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Costa, Bruno Sielly Jales
Outros autores: Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de
Formato: doctoralThesis
Idioma:por
Publicado: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Detecção de falhas. Diagnostico de falhas. Identifificação de falhas. Estimativa de densidade recursiva. Classifificadores evolutivos, sistemas fuzzy. Aprendizagem autônoma
Fault detection. Fault diagnosis. Fault identification. Recursive density estimation. Evolving classifiers. Fuzzy. Systems. Autonomous learning
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Acceso en liña:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18577
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