Diagnóstico de falhas em circuitos analógicos utilizando inteligência de enxame

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Galindo, Jalber Dinelli Luna
Orientador(a): Nedjah, Nadia, Mourelle, Luiza de Macedo
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/846511
Resumo: Falhas de circuito aberto ou curto-circuito, bem como em parâmetros discretos são os modelos mais utilizados no método de simulação antes do teste. Como a resposta de um circuito analógico a um sinal de entrada é contínua, falhas em qualquer elemento específico do circuito podem não caracterizar todas as possíveis falhas de componentes. Existem três recursos importantes no diagnóstico de falhas em circuitos analógicos: identificação de componentes defeituosos, determinação de valores de elementos defeituosos e restrições de tolerância do circuito. Para resolver este problema, foram propostas e implementadas duas metodologias, que são baseadas em otimização utilizando inteligência de enxame para o diagnóstico de falhas: otimização por enxame de partículas (Particle Swarm Optimization – PSO); e otimização inspirada no comportamento dos morcegos (BatAlgorithm – BA). As equações não lineares do circuito em teste são usadas para calcular seus parâmetros. O objetivo é identificar o componente do circuito que tem potencial para apresentar a falha, comparando as respostas obtidas do circuito real e a resposta obtida pelo processo de otimização. Foram utilizados dois circuitos como estudos de caso para avaliar o desempenho das metodologias propostas: o filtro Biquad de Tow-Thomas (circuito 1) e o filtro de ButterWorth (circuito 2). As metodologias propostas foram capazes de identificar ou, pelo menos, reduzir a quantidade de possíveis componentes com falhas. Foram extraídas as quatro principais métricas de desempenho: a acurácia, a precisão, a sensibilidade e a especificidade. A técnica do BA teve um melhor desempenho, utilizando a combinação máxima dos nós acessíveis do circuito em teste, com valor das métricas consideradas 95,84%, 81,45%, 82,16% e 97,66%, respectivamente para o circuito 1. Para o circuito 2, obteve métricas de 95,13%, 74,87%, 73,30% e 97,42%, respectivamente. A técnica do BA também foi melhor em relação ao tempo de execução. Para o circuito 1, houve uma redução média de 7,95% do tempo em relação ao tempo médio do PSO para o circuito sem falhas e de 8,12% para os casos com falha. Para o circuito 2, houve uma redução média de 12,2% do tempo em relação ao tempo médio do PSO para o circuito sem falhas e de 11,2% para os casos com falha.