dc.creatorMarcos Flávio Silveira Vasconcelos D'Angelo
dc.creatorReinaldo Martinez Palhares
dc.creatorRenato Dourado Maia
dc.creatorJoão Batista Mendes
dc.creatorPetr Iakovlevitch Ekel
dc.creatorCamila Katheryne Santos Cangussu
dc.creatorLucas Almeida Aguiar
dc.date.accessioned2022-07-04T14:39:23Z
dc.date.accessioned2022-10-03T22:31:26Z
dc.date.available2022-07-04T14:39:23Z
dc.date.available2022-10-03T22:31:26Z
dc.date.created2022-07-04T14:39:23Z
dc.date.issued2016
dc.identifierhttps://doi.org/10.1590/0101-7438.2016.036.02.0301
dc.identifier1678-5142
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1843/42875
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3804393
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.publisherBrasil
dc.publisherICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
dc.publisherUFMG
dc.relationPesquisa Operacional
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectAbordagem Fuzzy/Bayesiana
dc.subjectClassificação de falhas
dc.subjectDiagnóstico de Falhas
dc.subjectDetecção de Falhas
dc.subjectInteligência Computacional
dc.subjectInteligência Artificial
dc.titleMonitoring the stator current in induction machines for possible fault detection: a fuzzy/bayesian approach for the problem of time series multiple change point detection
dc.typeArtigo de Periódico


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