@MASTERSTHESIS{ 2017:852360001,
 	title = {Detecção e diagnóstico remoto de falhas baseado em aprendizado de máquina para equipamentos de uso doméstico},
 	year = {2017},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6042",
 	abstract = "Os equipamentos domésticos convencionais que utilizamos no dia a dia, praticamente,
 não são monitorados para verificação de falhas e defeitos em tempo real. Neste trabalho, será
 apresentada uma abordagem da aplicação do aprendizado de máquina com a utilização de
 dados selecionados dos equipamentos quando em funcionamento, e de dados referências
 extraídos das fichas técnicas.
 Para analisar, comparar e avaliar as diferenças nos conjuntos de dados, foi
 desenvolvido o dispositivo de detecção e diagnóstico de falha para classificar os sintomas que
 podem representar defeitos nos equipamentos em tempo real. As ocorrências das falhas destes
 equipamentos, tradicionalmente são identificadas pelos próprios usuários quando o
 desempenho esperado não acontece. Com a utilização de uma placa micro processada
 conectada aos sensores eletrônicos instalados em pontos estratégicos no equipamento, iniciase
 a etapa da comparação de dados, os dados coletados são transmitidos ao servidor que
 através do algoritmo de Aprendizado de Máquina executa as tarefas para identificação das
 falhas detectadas. O monitoramento em tempo real do comportamento das grandezas elétricas
 e físicas dos equipamentos de usos domésticos convencionais tem como objetivo, monitorar o
 comportamento funcional e informar ao usuário, eventuais falhas, utilizando os recursos da
 rede local ou da internet.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}