MÉTODO PARA DETECÇÃO E DIAGNÓSTICO DE FALHAS BASEADO EM ANÁLISE DE ERROS RESIDUAIS OBTIDOS POR MODELOS DE DETECÇÃO DE ANOMALIA NÃO SUPERVISIONADA

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Abstract

MÉTODO PARA DETECÇÃO E DIAGNÓSTICO DE FALHAS BASEADO EM ANÁLISE DE ERROS RESIDUAIS OBTIDOS POR MODELOS DE DETECÇÃO DE ANOMALIA NÃO SUPERVISIONADA.A presente invenção provê um método para detecção e diagnóstico de falhas baseado em análise de erros residuais obtidos por modelos de detecção de anomalia não supervisionada compreendendo as etapas de (A) detecção de falha, e (B) diagnóstico de falha, em que:a etapa de (A) detecção de falha compreender um detector de anomalia implementado com métodos de aprendizado de máquina não supervisionado baseados em técnicas de reconstrução de entrada, adaptado para detectar, por classificação binária definida por limites residuais, se uma instância i de entrada x_i é uma anomalia, além de fornecer à etapa (B) os valores de entrada original, x_i e reconstituídos, ¿x'¿_i, da instância i; ea etapa de (B) diagnóstico de falha compreende utilizar o método de interpretabilidade definido porR_im=(log(1+!z_im !) (x_im-x_im^' )^2)/(¿_(k=1)^M¦¿log(1+!z_ik !) (x_ik-x_ik^' )^2 ¿)para obter as explicações sobre o resultado obtido na etapa (A), em que é quantificada a relevância R_im, no qual R_im¿[0;1], de cada parâmetro m¿M da instância de entrada específica i, x_im, na decisão de i como anomalia pela etapa (A).