Ferramenta inteligente baseada em clusterização hierárquica para remoção de registros em base de dados de sinais de vibração de usinas hidrelétricas

Abstract

Este Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) aborda o desenvolvimento de uma ferramenta de remoção inteligente de registros de vibração de um sistema de monitoramento de condição (CMS) visando a manutenção de dados históricos em condições distintas. A pesquisa engloba uma análise dos parâmetros de entrada necessários para a análise antes da remoção, aprofundando-se também em métodos de clusterização, assim como em métricas de qualidade para os resultados. A ferramenta implementada engloba tanto a interface para configuração dos parâmetros quanto o sistema para classificação e seleção dos registros considerados mais relevantes para dados históricos. Por fim, testes foram realizados em uma base de dados com registros reais, onde foram feitas comparações com o método antigo e geradas métricas de qualidade de seleção, percebendo-se com isso uma melhoria na diversidade e relevância dos registros mantidos.

This undergraduate thesis (TCC) addresses the development of an intelligent removal tool for vibration records from a condition monitoring system (CMS), aiming to preserve historical data under distinct operating conditions. The research includes an analysis of the input parameters required for evaluation prior to removal, with a focus on clustering methods and quality metrics for the results. The implemented tool features both a user interface for parameter configuration and a system for classifying and selecting the most relevant records for historical retention. Finally, tests were conducted on a real-world dataset, comparing the proposed method with the previous one and calculating selection quality metrics, revealing an improvement in the diversity and relevance of the retained records.