Detecção e diagnóstico remoto de falhas baseado em aprendizado de máquina para equipamentos de uso doméstico - Seabra, Jorge da Costa (2017)
Os equipamentos domésticos convencionais que utilizamos no dia a dia, praticamente, não são monitorados para verificação de falhas e defeitos em tempo real. Neste trabalho, será apresentada uma abordagem da aplicação do aprendizado de máquina com a utilização de dados selecionados dos equipamentos quando em funcionamento, e de dados referências extraídos das fichas técnicas. Para analisar, comparar e avaliar as diferenças nos conjuntos de dados, foi desenvolvido o dispositivo de detecção e diagnóstico de falha para classificar os sintomas que podem representar defeitos nos equipamentos em tempo real. As ocorrências das falhas destes equipamentos, tradicionalmente são identificadas pelos próprios usuários quando o desempenho esperado não acontece. Com a utilização de uma placa micro processada conectada aos sensores eletrônicos instalados em pontos estratégicos no equipamento, iniciase a etapa da comparação de dados, os dados coletados são transmitidos ao servidor que através do algoritmo de Aprendizado de Máquina executa as tarefas para identificação das falhas detectadas. O monitoramento em tempo real do comportamento das grandezas elétricas e físicas dos equipamentos de usos domésticos convencionais tem como objetivo, monitorar o comportamento funcional e informar ao usuário, eventuais falhas, utilizando os recursos da rede local ou da internet.