@inproceedings{Dennys2019FDIb,
title = {M\'{e}todo para Extra\c{c}\~{a}o de Caracter\'{i}sticas de Dados em S\'{e}ries Temporais para Detec\c{c}\~{a}o de Falhas em Sistemas Complexos},
author = {Dennys Wallace Duncan Imbassahy and Henrique Costa Marques and Guilherme Concei\c{c}\~{a}o Rocha},
url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2019/st/ST_11_2.pdf},
year = {2019},
date = {2019-01-01},
booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2019 (SIGE2019)},
abstract = {Os principais m\'{e}todos para detec\c{c}\~{a}o e isolamento de falhas dependem ou de um modelo de previs\~{a}o bem aproximado da realidade ou de um conjunto de dados que represente adequadamente todas as falhas que se deseja detectar. Quando isso n\~{a}o ocorre, eles podem apresentar taxas de erros n\~{a}o aceit\'{a}veis. Este trabalho apresenta um m\'{e}todo baseado no modelo dos sinais denominado Matriz de Zeros que permite a detec\c{c}\~{a}o atrav\'{e}s da extra\c{c}\~{a}o do perfil caracter\'{i}stico da falha monitorada. Essa matriz permite ainda a percep\c{c}\~{a}o de falhas incipientes uma vez que n\~{a}o se baseia em limiares. Seu principal benef\'{i}cio \'{e} n\~{a}o depender de um modelo robusto do sistema e nem de um conjunto de dados que represente bem todas as falhas.},
keywords = {detec\c{c}\~{a}o e isolamento de falhas, FDI},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Os principais métodos para detecção e isolamento de falhas dependem ou de um modelo de previsão bem aproximado da realidade ou de um conjunto de dados que represente adequadamente todas as falhas que se deseja detectar. Quando isso não ocorre, eles podem apresentar taxas de erros não aceitáveis. Este trabalho apresenta um método baseado no modelo dos sinais denominado Matriz de Zeros que permite a detecção através da extração do perfil característico da falha monitorada. Essa matriz permite ainda a percepção de falhas incipientes uma vez que não se baseia em limiares. Seu principal benefício é não depender de um modelo robusto do sistema e nem de um conjunto de dados que represente bem todas as falhas.
