ISEL - Mat. Aplic. Indústria - Dissertações de Mestrado
URI permanente para esta coleção:
Navegar
Percorrer ISEL - Mat. Aplic. Indústria - Dissertações de Mestrado por assunto "Anomaly detection"
A mostrar 1 - 2 de 2
Resultados por página
Opções de ordenação
- Análise e otimização em sistemas de comunicação ferroviáriaPublication . Batalha, Fábio Ramos; Cal, Filipe Santiago; Lopes, Nuno David de JesusO presente relatório resulta do estágio curricular do Mestrado em Matemática Aplicada para a Indústria, realizado no Instituto Superior de Engenharia de Lisboa (ISEL), em colaboração com a empresa SOLVIT – Innovation & Development on Telecommunications, Lda. O trabalho enquadrou-se na área das telecomunicações ferroviárias, com enfoque no estudo da qualidade de sinal do sistema GSM-R (Global System for Mobile Communications – Railway), tecnologia crítica para assegurar comunicações fiáveis e seguras entre maquinistas, centros de controlo e infraestruturas ferroviárias. O estágio teve como principal objetivo a aplicação de metodologias matemáticas e computacionais à análise e otimização de comunicações móveis em ambiente ferroviário, com foco no sistema GSM-R, tendo sido desenvolvidos dois casos de estudo distintos e complementares. O primeiro caso de estudo incidiu sobre a Linha do Algarve, com enfoque na deteção de padrões e anomalias na qualidade do sinal. Para tal, foi elaborado um processo sistemático de tratamento e padronização de dados recolhidos, envolvendo filtragem, normalização, interpolação e smoothing de séries temporais. Posteriormente, foram aplicadas técnicas estatísticas para identificar anomalias nos parâmetros que caracterizam a qualidade de comunicação da rede. Os resultados obtidos permitiram construir viagens modelo representativas do comportamento típico da rede e localizar segmentos críticos, constituindo um contributo para o desenvolvimento de ferramentas automáticas de monitorização e apoio à manutenção preventiva. O segundo caso de estudo centrou-se no planeamento de frequências na Linha de Cascais, onde a topografia e a proximidade com o mar potenciam fenómenos de interferência nas comunicações. O problema foi formulado como uma tarefa de otimização combinatória, incorporando restrições práticas do sistema GSM-R, no que diz respeito à alocação de portadoras no mesmo site, ou em sites vizinhos. Para a sua resolução, foi desenvolvida uma estratégia híbrida baseada em técnicas Max-Min e heurísticas greedy, visando maximizar o rácio carrier-to-interference (C/I) ao longo do percurso. A configuração final obtida demonstrou melhorias expressivas, com ganhos significativos face às configurações de referência. De forma global, o estágio permitiu combinar métodos de análise estatística e técnicas de otimização com aplicação prática no setor ferroviário, reforçando a importância da Matemática Aplicada como ferramenta de suporte à tomada de decisão em sistemas de comunicações críticas. Os resultados alcançados evidenciam não só a aplicabilidade das metodologias desenvolvidas em contextos reais, como também o seu potencial para serem adaptadas a outras linhas ferroviárias e a diferentes cenários tecnológicos.
- Railway signal monitoring - an algorithmic approach for improved. Maintenance strategiesPublication . Henriques, Inês Figueiredo Leão; Cal, Filipe Santiago; Lopes, Nuno David de JesusAbstract This study is part of Solvit’s project SIGRail Monitoring and it aims to develop and optimise algorithms that will enhance railway monitoring and maintenance processes. The work is divided into four sections. The initial stage of the project entails the formulation of an ensemble method for the identification of the railway line on which the train is situated, utilising geographical coordinates and machine learning techniques. Subsequently, the algorithm for obtaining the kilometric point (PK) is significantly enhanced combining an artificial neural network (ANN) and the golden section method for identifying the optimal distance between two points in space. The third phase of the study requires defining the direction of the train, then separating and counting the journeys within a given file. This is a crucial step, as it forms the basis for the subsequent phase, the fourth stage, in which a dynamic algorithm is employed to generate key performance indicators (KPIs), evaluating the quality of each journey based on a number of factors including the level of signal, the quality of the signal, the handover point, and the serving cell connected. The first, second and third parts have been incorporated into the project, so some of the evidence presented here is the result of this implementation.