Semi-supervised deep rule-based approach for the classification of wagon bogie springs condition
| Ano de defesa: | 2022 |
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| Autor(a) principal: |
Viriato Neto, Carlos Manuel
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| Orientador(a): |
Aguiar, Eduardo Pestana de
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| Banca de defesa: |
Pessin, Gustavo
,
Ayala, Helon Vicente Hultmann
,
Oliveira, Leonardo Willer de
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | eng |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Faculdade de Engenharia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://doi.org/10.34019/ufjf/di/2022/00150 https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14389 |
Resumo: | Vagões são submetidos a ciclos de estresse com cargas pesadas, aumentando seus defeitos no truque por fadiga de molas, então, a capacidade de detectar condições críticas dos vagões de carga permite garantir a produção com segurança e alta produtividade dos sistemas de transporte. As técnicas de processamento de imagens e inteligência computacional estão cada vez mais participando da solução para este cenário, principalmente os modelos interpretáveis e auto-evolutivos que podem aprender novas classes ativamente sem o envolvimento de especialistas humanos para auto-evoluir e realizar a classificação em imagens fora da amostra. Nesse sentido, esta dissertação apresenta um novo modelo de abordagem para a classificação do estado das molas dos truques dos vagões através de imagens adquiridas por um equipamento as margens da ferrovia. Como tal, é discutido a aplicação de uma abordagem de aprendizado semi-supervisionado baseada em uma abordagem de aprendizado de classificador baseado em regras profundas (DRB) para obter uma alta classificação do truque e verificar se eles molas com problemas ou não. Uma rede neural convolucional profunda VGG19 pré-treinada é usada para extrair os atributos de imagens a serem usados como entrada para a camada de regras baseadas em fuzzy (FRB) do classificador semi-supervisionado DRB (SSDRB) e avaliados com as métricas de distância euclidiano, cosseno, manhattan, minkowski and chebyshev. O desempenho é calculado com base no conjunto de dados composto por imagens fornecidas por uma empresa ferroviária brasileira que abrange as duas condições de mola: condição normal (sem problemas de reserva elástica) e condição ruim (com problemas de reserva elástica). Além disso, níveis de ruído gaussiano, ruído de Cauchy e ruído de Laplace são aplicados às imagens para desafiar o modelo proposto e representar possíveis problemas na aquisição de imagens. Por fim, discutimos a análise de desempenho do classificador semi-supervisionado DRB (SSDRB) e suas características distintivas a cada medida de distância comparada com outros classificadores. Os resultados relatados demonstram um desempenho relevante do classificador SSDRB aplicado às questões levantadas, bem como a importância da avaliação da medida de distância para alcançar uma classificação alta |