Técnicas de classificação para redes adaptativas e distribuídas e estruturas aeronáuticas.

Autor(es)

Allan Eduardo Feitosa

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC)
• Data de defesa: 2018-10-16

Membros da banca

Cássio Guimarães Lopes; Márcio Holsbach Costa; Rodrigo Caiado de Lamare

• Orientador: Cássio Guimarães Lopes; Vitor Heloiz Nascimento

Resumo

Esta dissertação de mestrado é o resultado de um trabalho colaborativo entre a EMBRAER e a Escola Politécnica da USP no estudo de técnicas de monitoramento do estado de saúde de estruturas (Structural Health Monitoring - SHM) utilizando sensores em estruturas aeronáuticas. O objetivo foi desenvolver técnicas de classificação para discriminar entre diferentes eventos que surgem em estruturas aeronáuticas durante testes; para o curto prazo, aperfeiçoando o atual sistema de SHM utilizado pela EMBRAER, baseado em emissão acústica e, no longo prazo, fomentando o desenvolvimento de um sistema completamente distribuído. Como resultado do estudo de métodos de classificação para uso imediato, desenvolvemos duas técnicas: a Similaridade Espectral e um classificador que utiliza Support Vector Machines (SMV). Ambas as técnicas são soluções não-supervisionadas, devido a natureza não rotulada dos dados fornecidos. As duas soluções foram entregues como um produto final para a EMBRAER para pronta utilização em seu atual sistema de SHM. Ao estudar soluções completamente distribuídas para futuras implementações, desenvolvemos um algoritmo de detecção baseado em técnicas adaptativas. O principal resultado foi uma inicialização especial para um detector de máxima verossimilhança (maximum likelihood - ML) que possui uma taxa de decaimento exponencial na probabilidade de erro até um valor não nulo em regime estacionário, utilizando estimação adaptativa em uma rede distribuída. Os nós que compõem a rede devem decidir, localmente, entre duas hipóteses concorrentes com relação ao estado do ambiente onde eles estão inseridos, utilizando medidas locais e estimativas compartilhadas vindas de nós vizinhos. O desempenho exponencial não depende do valor do passo de adaptação, se este for suficientemente pequeno. Os resultas referentes a este detector distribuído foram publicados na revista internacional IEEE Signal Processing Letters. (AU)

• Processo FAPESP: 16/06529-1 - Monitoramento estrutural de aeronaves via redes de sensores: classificação de danos
• Beneficiário: Allan Eduardo Feitosa
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado