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In this work, a new methodology based on the External Analysis with fuzzy model is proposed, for the monitoring of nonlinear processes that operate in multiple modes of operation. The set-point of the control loop and the manipulated variable were defined as external variables and the main variable is composed of the process variable. A set of training data was used in the estimation of the regression coefficients of the fuzzy model. In order to obtain the rules of the fuzzy model the antecedent parameters were obtained by the clustering algorithm FCM, and the consequent by least squares method. Computational results were obtained from the application of the proposed methodology in a closed loop system with a PI controller, making a comparison between the false positive and false negative rates with other external analysis approaches existent in the literature, in order to illustrate the efficiency of the proposed methodology. Resumo: Neste trabalho, é proposta uma nova metodologia baseada na Análise Externa com modelo fuzzy, para o monitoramento de processos não lineares que atuam em múltiplos modos de operação. A referência da malha de controle e a ação de controle foram definidas como variáveis externas e a variável principal é composta pela variável de processo. Um conjunto de dados de treinamento foi utilizado na estimação dos coeficientes de regressão para o modelo fuzzy. Para a obtenção das regras do modelo fuzzy os parâmetros do antecedente foram estimados pelo algoritmo de agrupamento FCM, e o consequente pelo método dos mı́nimos quadrados. Resultados computacionais foram obtidos a partir da aplicação da metodologia proposta em um sistema em malha fechada com um controlador PI, fazendo um comparativo entre as taxas de falsos positivos e de falsos negativos com outras abordagens de análise externa existentes na literatura, com o intuito de ilustrar a eficiência da metodologia proposta.

Uma Nova Metodologia para Detecção de Falhas em Sistemas Dinâmicos Não Lineares Baseada em Análise Externa Fuzzy