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Diagnosi della gestione del Servizio ''Trasporto Merci Pericolose'' tramite un algoritmo Neuro-Fuzzy

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CAPITOLO 1 La diagnostica dei sistemi ciclo di previsione viene, in tal modo, ripetuto più volte per correggere il Maitenance Strategy Plan (MSP). In sintesi, due sono i feedback presenti nel CAPMS. Il primo è il feedback di routine, il cui ruolo è fornire le informazioni raccolte durante le azioni di manutenzione che andranno ad alimentare il bagaglio informativo per il successivo piano di manutenzione; il secondo è il feedback attivato quando emerge un’inconsistenza tra i dati attualmente disponibili e lo scenario assunto dalla strategia di manutenzione. 1.2.2 Le caratteristiche di un FMS Per realizzare un FMS, devono essere approfonditi i seguenti punti: • previsione del fault: come già menzionato, questa è una funzione essenziale di un sistema di monitoraggio; • valutazione dell’effetto di un fault: gli effetti che a causa dei fault si propagano nella risorsa, portano alla degradazione funzionale della stessa, nonché alla nascita di failure. Per valutare tali effetti con l’ausilio di un calcolatore, occorrono modelli funzionali della risorsa: in merito a questo argomento, numerosi sono stati gli studi condotti tramite l’utilizzo di sistemi esperti di diagnostica; • monitoraggio e diagnosi: sebbene siano numerose le tecnologie sviluppate per fornire un ausilio al monitoraggio e alla diagnosi, occorrono tecniche che siano in grado di rilevare il sopraggiungere di un fault dallo stadio iniziale del suo processo di formazione; 14
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Informazioni tesi

  Autore: Michele Giuliano
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2003-04
  Università: Università degli Studi di Napoli - Federico II
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Pasquale Arpaia
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 155

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Parole chiave

diagnosi
failure
fault
fuzzy logic
manutenzione
matlab
neuro-fuzzy
trasporto merci pericolose

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