Métodos de Prognóstico de Falhas com a Rede Neo-Fuzzy Neuron

Abstract

Os sistemas inteligentes em prognóstico de falhas nas indústrias têm trazido importantes contribuições em termos de segurança e economia, tornando-os indispensáveis, e motivado cada vez mais pesquisas na área. Este artigo aborda e avalia métodos de análise de dados históricos para estimar o tempo de vida útil remanescente em problemas de prognóstico de falhas, com o uso da Neo-Fuzzy Neuron (NFN). A metodologia é aplicada em três bases de dados bem conhecidas na literatura para avaliação de problemas de prognóstico, são elas: as baterias de íons de lítio, o desgaste de ferramentas de corte da Máquina de Comando Numérico (CNC) e o desgaste de rolamentos extraídos da base de dados PRONOSTIA.