Detección inteligente de cambios y generación de alarmas tempranas en sistemas de monitoreo

Un cambio o anomalía en un sistema de monitoreo se refiere al instante en que se produce una variación abrupta significativa de alguno de sus parámetros con respecto al patrón habitual de comportamiento. La detección de estos eventos son utilizadas en sistemas de alerta temprana (SAT) meteorológicas...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Coppo, Ricardo, Baldini, Patricia Noemí, Bambill, Héctor, Jakomin, Marina, Calandrini, Guillermo, Balmaceda, Javier, Fernández, Andrés, Tarnoski, Santiago, Tourret, María, Silva Bustos, Camila, Abdala, Julián
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2019
Materias:	Ciencias Informáticas detección de eventos sistemas de alerta temprana procesamiento adaptativo inteligencia computacional
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/77234
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Un cambio o anomalía en un sistema de monitoreo se refiere al instante en que se produce una variación abrupta significativa de alguno de sus parámetros con respecto al patrón habitual de comportamiento. La detección de estos eventos son utilizadas en sistemas de alerta temprana (SAT) meteorológicas, ambientales, en mantenimiento de maquinarias, y el monitoreo de servidores informáticos, entre otros. Para la detección de cambios de estado se analizan los errores que resultan de la comparación entre los valores obtenidos mediante un modelo predictivo con los medidos por la red de monitoreo. Variaciones significativas de este error pueden ser atribuidas a cambios que disparen una alerta. El modelo puede ser estadístico, basado en el procesamiento adaptativo de señales y, en forma mas reciente, en la inteligencia computacional. En este proyecto se propone en una primera fase, el estudio de diferentes enfoques en el planteo de modelos predictivos y detectores de cambio orientados en particular al monitoreo del medio ambiente y de entornos industriales. En una segunda fase se plantea la evaluación e implementación de algoritmos de detección de cambio aplicados tanto a señales de origen simulado como provenientes de prototipos experimentales de laboratorio.
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