Detecção e diagnóstico de falhas empregando técnicas de classificação de padrões com seleção de atributos.

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

Neste trabalho é proposta uma abordagem para detecção e diagnóstico de falhas empregando técnicas de seleção de atributos e classificação de padrões. Tal abordagem faz uso do Algoritmo das Projeções Sucessivas (APS) para seleção de atributos a serem usados em um classificador de Análise Discriminante Linear (ADL). A aplicação do APS-ADL é proposta em duas etapas: pré-seleção de sensores e seleção de atributos com atrasos de tempo. São elaboradas ainda duas modificações na formulação original do algoritmo. A primeira faz uso da informação discriminatória univariada para evitar que atributos com alto poder de discriminação sejam descartados e a segunda propõe o uso de um teste de hipótese para simplificação do classificador através da eliminação de atributos. Adicionalmente, propõe-se um aprimoramento computacional para redução da complexidade do APS-ADL. Para o problema de detecção é proposto o uso de uma etapa prévia de agrupamento de padrões para identificar tipos de falhas similares de modo a reduzir o número de classificadores a serem empregados. O estudo de caso envolve o uso do modelo Tennessee Eastman Process, que é amplamente usado como benchmark na área de detecção e diagnóstico de falhas. Para fins de comparação, é empregado um algoritmo genético (AG) para seleção de atributos, bem como duas técnicas de classificação que fazem uso de todos os atributos disponíveis, a saber os métodos de K-vizinhos mais próximos (K-Nearest Neighbors, KNN) e mínimos-quadrados parciais (Partial Least Squares, PLS). Adicionalmente, investiga-se o uso dos atributos selecionados pelo APS-ADL para fins de classificação por Análise Discriminante Quadrática (ADQ). Os resultados mostram que (i) o uso de atrasos de tempo permite uma melhor discriminação entre as classes consideradas, (ii) a etapa preliminar de agrupamento de falhas simplifica o problema de detecção, (iii) a proposta de uso de informação univariada no APS-ADL melhora a taxa de acerto resultante, (iv) a pré-seleção de sensores facilita a seleção de atributos sem comprometer os resultados, (v) a proposta de eliminação de atributos no APS-ADL melhora a parcimônia dos classificadores sem alteração significativa de desempenho e (vi) dentre as técnicas consideradas, o APS-ADL e o APS-ADQ apresentam melhor acurácia tanto na detecção quanto no diagnóstico de falhas.

ASSUNTO(S)

análise de falhas classificação de padrões detecção de falhas algoritmo das projeções sucessivas análise discriminante (estatística)

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