Um método para detectar falhas incipientes em máquinas rotativas baseado em análise de vibração e lógica Fuzzy

Este trabalho apresenta um método para detectar falhas no funcionamento de máquinas rotativas baseado em alterações no padrão de vibração do sistema e no diagnóstico da condição de operação, por Lógica Fuzzy. As modificações ocorridas são analisadas e servem como parâmetros para predizer falhas incipientes bem como a evolução destas na condição de operação, possibilitando tarefas de manutenção preditiva. Utiliza-se uma estrutura mecânica denominada de Sistema Rotativo (Figura 1), apropriada para as simulações das falhas. Faz-se a aquisição de dados de vibração da máquina usando-se um acelerômetro em chip biaxial de baixa potência. As saídas são lidas diretamente por um contador microprocessador não requerendo um conversor A/D. Um sistema de desenvolvimento para processamento digital de sinais, baseado no microprocessador TMS320C25, o Psi25, é empregado na aquisição dos sinais de vibração (*.dat), do Sistema Rotativo. Os arquivos *.dat são processados através da ferramenta matemática computacional Matlab 5 e do programa SPTOOL. Estabelece-se o padrão de vibração, denominado assinatura espectral do Sistema Rotativo (Figura 2) Os dados são analisados pelo sistema especialista Fuzzy, devidamente calibrado para o processo em questão. São considerados, como parâmetros para a diferenciação e tomada de decisão no diagnóstico do estado de funcionamento pelo sistema especialista, a freqüência de rotação do eixo-volante e as amplitudes de vibração inerentes a cada situação de avaria. As falhas inseridas neste trabalho são desbalanceamentos no eixovolante (Figura 1), através da inserção de elementos desbalanceadores. A relação de massa entre o volante e o menor elemento desbalanceador é de 1:10000. Tomando-se como alusão o conhecimento de especialistas no que se refere a situações normais de funcionamento e conseqüências danosas, utilizam-se elementos de diferentes massas para inserir falhas e diagnosticar o estado de funcionamento pelo sistema fuzzy, que apresenta o diagnóstico de formas qualitativa: normal; falha incipiente; manutenção e perigo e quantitativa, sendo desta maneira possível a detecção e o acompanhamento da evolução da falha.

Previsão em tempo atual de cheias com uso de sistema especialista difuso

Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confiança não são sempre aplicáveis, especialmente com graus de incerteza altos, o que produz intervalos de confiança muito grandes. Estes intervalos são problemáticos, em presença de níveis fluviais muito altos ou muito baixos. Neste estudo, previsões de níveis de cheia são efetuadas, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias, para as quais utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Metodologias e procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos sob forma de um aplicativo (SELF – Sistema Especialista com uso de Lógica “Fuzzy”), com objetivo de pesquisa e operação. As comparações, com base nos aspectos de utilização para a previsão, de sistemas especialistas difusos e modelos empíricos lineares, revelam forte analogia, apesar das diferenças teóricas fundamentais existentes. As metodologias são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km2), para alcances entre 10 e 48 horas. Dificuldades práticas à aplicação são identificadas, resultando em soluções as quais constituem-se em avanços do conhecimento e da técnica. Previsões, tanto na forma numérica quanto categorizada são executadas com sucesso, com uso dos novos recursos. As avaliações e comparações das previsões são feitas utilizandose um novo grupo de estatísticas, derivadas das freqüências simultâneas de ocorrência de valores observados e preditos na mesma categoria, durante a simulação. Os efeitos da variação da densidade da rede são analisados, verificando-se que sistemas de previsão pluvio-hidrométrica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas.

Sistema de detecção de intrusão baseado em métodos estatísticos para análise de comportamento

A segurança no ambiente de redes de computadores é um elemento essencial para a proteção dos recursos da rede, dos sistemas e das informações. Os mecanismos de segurança normalmente empregados são criptografia de dados, firewalls, mecanismos de controle de acesso e sistemas de detecção de intrusão. Os sistemas de detecção de intrusão têm sido alvo de várias pesquisas, pois é um mecanismo muito importante para monitoração e detecção de eventos suspeitos em um ambiente de redes de computadores. As pesquisas nessa área visam aprimorar os mecanismos de detecção de forma a aumentar a sua eficiência. Este trabalho está focado na área de detecção de anomalias baseada na utilização de métodos estatísticos para identificar desvios de comportamento e controlar o acesso aos recursos da rede. O principal objetivo é criar um mecanismo de controle de usuários da rede, de forma a reconhecer a legitimidade do usuário através de suas ações. O sistema proposto utilizou média e desvio padrão para detecção de desvios no comportamento dos usuários. Os resultados obtidos através da monitoração do comportamento dos usuários e aplicação das medidas estatísticas, permitiram verificar a sua validade para o reconhecimento dos desvios de comportamento dos usuários. Portanto, confirmou-se a hipótese de que estas medidas podem ser utilizadas para determinar a legitimidade de um usuário, bem como detectar anomalias de comportamento. As análises dos resultados de média e desvio padrão permitiram concluir que, além de observar os seus valores estanques, é necessário observar o seu comportamento, ou seja, verificar se os valores de média e desvio crescem ou decrescem. Além da média e do desvio padrão, identificou-se também a necessidade de utilização de outra medida para refletir o quanto não se sabe sobre o comportamento de um usuário. Esta medida é necessária, pois a média e o desvio padrão são calculados com base apenas nas informações conhecidas, ou seja, informações registradas no perfil do usuário. Quando o usuário faz acessos a hosts e serviços desconhecidos, ou seja, não registrados, eles não são representados através destas medidas. Assim sendo, este trabalho propõe a utilização de uma medida denominada de grau de desconhecimento, utilizada para medir quantos acessos diferentes do seu perfil o usuário está realizando. O sistema de detecção de anomalias necessita combinar as medidas acima descritas e decidir se deve tomar uma ação no sistema. Pra este fim, propõe-se a utilização de sistemas de regras de produção e lógica fuzzy, que permitem a análise das medidas resultantes e execução do processo de decisão que irá desencadear uma ação no sistema. O trabalho também discute a integração do sistema de detecção de intrusão proposto à aplicação de gerenciamento SNMP e ao gerenciamento baseado em políticas.

Um modelo baseado em agentes para a análise da governança regulamentar do sistema financeiro

As pesquisas sobre governança no sistema financeiro contribuem significativamente para a análise dos diversos elementos que influenciam a performance nesse setor. No entanto, estudos empíricos nessa área ainda são limitados. Um dos motivos é a complexidade inerente à noção de governança na área pública. Da mesma forma que os sistemas complexos, a governança pode ser descrita como um sistema que abrange um grande número de entidades interdependentes entre si, com diferentes graus de relacionamentos. Neste trabalho de pesquisa, o significado de governança regulamentar do SFN se insere nesse escopo de entendimento, isto é, a governança como um fenômeno que resulta das diversas interações existentes entre os atores que influenciam ou são influenciados pelas atividades de regulação do setor financeiro. Em função das especificidades dos sistemas complexos, desenvolve-se e implementa-se um modelo baseado em agentes para a análise da governança regulamentar do SFN mediante experimentos de simulação. Os modelos baseados em agentes possibilitam explicitar aspectos relativos às interações e comportamentos dos agentes (nível micro), ou seja, os comportamentos não-lineares do sistema, que são difíceis de serem capturados com outros formalismos matemáticos. O modelo baseado em agentes é integrado a um modelo econométrico que tem como função caracterizar o ambiente macro-econômico. O ambiente micro é modelado por intermédio de agentes computacionais, com o uso da arquitetura BDI (do inglês, beliefs-desires-intentions). Esses agentes interagem entre si e com o ambiente, possuem crenças sobre o meio onde atuam e desejos que querem satisfazer, levando-os a formar intenções para agir. O comportamento dos agentes foi modelado utilizando-se lógica difusa (fuzzy logic), com o uso de regras construídas por intermédio de pesquisa de análise de conteúdo, a partir de informações coletadas em notícias de jornais, e entrevistas semiestruturadas com especialistasda área financeira. Os resultados dos experimentos demonstram o potencial da simulação dos modelos baseados em agentes para a realização de estudos de ambientes complexos de governança regulamentar.