Diagnóstico e Prognóstico para Sistemas Industriais Complicados—Parte I

Devido aos requisitos de segurança e confiabilidade do sistema, o diagnóstico ou prognóstico correto de condições anormais desempenha um papel importante na manutenção de sistemas industriais. Nas últimas décadas, com base nas técnicas bem desenvolvidas de construção de modelos físicos, várias abordagens de diagnóstico e prognóstico baseadas em modelos foram propostas, e muitas delas encontram aplicações bem-sucedidas na indústria. Por outro lado, com a ampla aplicação de sensores, os dados do processo que refletem o status de operação do sistema podem ser facilmente coletados. Com base nesses dados de processo, as abordagens de diagnóstico e prognóstico baseadas em dados estudam a utilização de técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina com o propósito de monitoramento de processos de sistemas industriais. Devido ao seu potencial para aumentar a eficiência e reduzir custos da indústria, o diagnóstico e prognóstico sob a estrutura baseada em dados têm sido um tópico de pesquisa atraente, e muitos resultados de pesquisa relacionados foram relatados.