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
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/846511
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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. |
