@MASTERSTHESIS{ 2019:2007998270,
 	title = {Métodos de prognóstico híbrido baseados em filtro de partículas aplicados em uma caixa de engrenagens},
 	year = {2019},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7171",
 	abstract = "No presente trabalho, duas abordagens híbridas de prognóstico de falha baseadas em Filtro de Partículas (FP) são desenvolvidas para estimar a Vida Útil Remanescente (RUL) de uma caixa de engrenagens. A caixa de engrenagens é composta por um par de engrenagens retas e a falha considerada é uma fratura na raiz em um dos dentes do pinhão. A primeira abordagem é o FP com dinâmica artificial nos parâmetros, na qual os parâmetros são tratados como estados e a estimativa pelo FP é aplicada ao chamado espaço estendido. A segunda é o Particle Metropolis-Hastings (PMH), que une o FP ao método de Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC). Primeiramente, são implementados os modelos de degradação e de medição. O modelo de degradação é baseado na lei de Paris, que descreve o comportamento dinâmico da propagação da fratura com base no Fator de Intensidade de Tensão (SIF) e parâmetros do material. Nesse trabalho, o SIF é obtido através de um modelo em elementos finitos em conjunto com um modelo dinâmico do sistema de engrenagens. O modelo de medição desenvolvido relaciona o comprimento da fratura aos índices de variação de Root Mean Square (RMS) e variação de Kurtosis extraídos do sinal de vibração. Nesses modelos são inseridas três fontes de incertezas: erro do modelo de degradação, parâmetros do material tratados como incertos e erro de medição. As duas abordagens de prognóstico estimaram precisamente o comprimento da fratura e RUL da caixa de engrenagens, além de possibilitarem a estimativa dos parâmetros do material.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}