@MASTERSTHESIS{ 2019:1775920434,
 	title = {M?todos de progn?stico h?brido baseados em filtro de part?culas aplicados em uma caixa de engrenagens},
 	year = {2019},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7171",
 	abstract = "No presente trabalho, duas abordagens h?bridas de progn?stico de falha baseadas em Filtro de Part?culas (FP) s?o desenvolvidas para estimar a Vida ?til Remanescente (RUL) de uma caixa de engrenagens. A caixa de engrenagens ? composta por um par de engrenagens retas e a falha considerada ? uma fratura na raiz em um dos dentes do pinh?o. A primeira abordagem ? o FP com din?mica artificial nos par?metros, na qual os par?metros s?o tratados como estados e a estimativa pelo FP ? aplicada ao chamado espa?o estendido. A segunda ? o Particle Metropolis-Hastings (PMH), que une o FP ao m?todo de Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC). Primeiramente, s?o implementados os modelos de degrada??o e de medi??o. O modelo de degrada??o ? baseado na lei de Paris, que descreve o comportamento din?mico da propaga??o da fratura com base no Fator de Intensidade de Tens?o (SIF) e par?metros do material. Nesse trabalho, o SIF ? obtido atrav?s de um modelo em elementos finitos em conjunto com um modelo din?mico do sistema de engrenagens. O modelo de medi??o desenvolvido relaciona o comprimento da fratura aos ?ndices de varia??o de Root Mean Square (RMS) e varia??o de Kurtosis extra?dos do sinal de vibra??o. Nesses modelos s?o inseridas tr?s fontes de incertezas: erro do modelo de degrada??o, par?metros do material tratados como incertos e erro de medi??o. As duas abordagens de progn?stico estimaram precisamente o comprimento da fratura e RUL da caixa de engrenagens, al?m de possibilitarem a estimativa dos par?metros do material.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Engenharia El?trica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}