Previsão de falha do sensor de temperatura usando o Fuzzy Neural Híbrido - Bhargava, Cherry;Sharma, Pardeep;Ali, Sahib
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O crescimento dos produtos electrónicos torna-se mais complexo devido a uma grande exigência de alta fiabilidade, alta velocidade e baixo custo. No mundo de hoje, a fiabilidade torna-se uma grande necessidade de qualquer equipamento electrónico para componentes activos e passivos, tais como um sensor de temperatura. A previsão de falhas é a principal restrição para prever a vida útil restante do componente, a fim de antecipar as dispendiosas falhas ou a indisponibilidade do sistema. No mercado competitivo moderno, o baixo custo e o alto desempenho são os factores chave para atrair os clientes…mehr

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Produktbeschreibung
O crescimento dos produtos electrónicos torna-se mais complexo devido a uma grande exigência de alta fiabilidade, alta velocidade e baixo custo. No mundo de hoje, a fiabilidade torna-se uma grande necessidade de qualquer equipamento electrónico para componentes activos e passivos, tais como um sensor de temperatura. A previsão de falhas é a principal restrição para prever a vida útil restante do componente, a fim de antecipar as dispendiosas falhas ou a indisponibilidade do sistema. No mercado competitivo moderno, o baixo custo e o alto desempenho são os factores chave para atrair os clientes para os seus produtos. A crescente complexidade do sistema exige um controlo robusto para reduzir o controlo do sistema e para reduzir as sucessivas falhas. A previsão da fiabilidade dos componentes passivos, especialmente o sensor de temperatura, é motivo de grande preocupação, uma vez que estes são necessários em quase todos os sistemas. Como estes componentes são montados numa placa para formar um sistema completo, a probabilidade de danos é aumentada, uma vez que os diferentes componentes têm características diferentes e condições de funcionamento diferentes. Assim, são utilizadas técnicas de inteligência artificial que adoptam o conhecimento do mecanismo de falha de uma parte individual do sistema e verificam o estado de saúde do mesmo.
Autorenporträt
Cherry Bhargava arbeitet als Assistenzprofessorin und Leiterin des VLSI-Bereichs an der Lovely Professional University, Indien. Sie ist eine Absolventin der Thapar Universität, Patiala. Sie hat ihre Doktorarbeit an der IKGPTU eingereicht. Pardeep Kumar Sharma arbeitet als Assistenzprofessor und promoviert an der LPU. Sahib Ali ist ein Forschungsstipendiat an der LPU.