BR102016014574A2 - método e sistema - Google Patents

Abstract

trata-se de um método e um sistema úteis para monitorar dados registrados a partir dos sistemas ao longo do tempo. os conjuntos de procedimentos incluem a habilidade para detectar e classificar eventos, e fornecer indicadores de operação normal e detecção de anomalia. a inovação implanta uma maneira de representar eventos que ocorrem no sistema em monitoramento, em tal maneira que as características temporais dos eventos possam ser capturadas e utilizadas para detecção, classificação e/ou detecção de anomalia; isso é frequentemente necessário ao lidar com sistemas e/ou eventos complexos.

Description

"MÉTODO E SISTEMA" Descrição Resumida [001] É apresentado a seguir um sumário simplificado do relatório descritivo a fim de fornecer um entendimento básico de alguns aspectos do relatório descritivo. Esse sumário não é uma visão geral extensiva do relatório descritivo. Não é destinado a identificar elementos-chave ou críticos do relatório descritivo, nem a delinear quaisquer realizações particulares do escopo do relatório descritivo ou qualquer escopo das reivindicações. Seu único propósito é apresentar alguns conceitos do relatório descritivo em uma forma simplificada como um prelúdio à descrição mais detalhada que é apresentada posteríormente.

[002] De acordo com um aspecto da inovação em questão, são fornecidos um método e sistema para monitorar dados registrados a partir de sistemas ao longo do tempo. Os conjuntos de procedimentos incluem a habilidade para detectar e classificar eventos, e fornecer indicadores de operação normal e detecção de anomalia. Por exemplo, os usos da inovação podem incluir, mas sem limitação, monitorar dados de voo completo coletados a partir de motores de aeronave comercial, em que eventos podem corresponder a voos individuais (por exemplo, curso curto, curso longo, etc.), ou monitorar turbinas a gás industrial, que pode capturar padrões de uso diferentes (por exemplo, contrato diário, suprir o mercado à vista, etc.).

[003] Em uma realização, a inovação se refere a monitorar sistemas de segurança contra estouros de plataforma de perfuração de óleo (BOPs), e detectar as operações de componentes de BOP diferentes (por exemplo, cilindros, anulares, etc.). Por exemplo, sistemas acústicos passivos podem ser instalados na adjacência de um BOP. Os sistemas acústicos passivos podem utilizar hidrofones para monitorar instalações submarinas para exploração e extração e óleo e gás, e entregar dados acústicos com relação às operações de componentes de BOP diferentes. A inovação atual possibilita distinguir os componentes individuais, verificar operação e/ou detectar anomalias com base nos dados acústicos.

[004] A seguinte descrição e os desenhos anexos definem certos aspectos ilustrativos do relatório descritivo. Esses aspectos são indicativos, entretanto, de algumas das várias maneiras em que os princípios do relatório descritivo podem ser empregados. Outras vantagens e recursos inovadores do relatório descritivo se tornarão aparentes a partir da descrição detalhada do relatório descritivo quando considerada em conjunto com os desenhos.

Breve Descrição das Figuras [005] A Figura 1 ilustra um diagrama de monitoramento de condição exemplificativa de acordo com vários aspectos descritos no presente documento.

[006] A Figura 2 ilustra um diagrama de blocos exemplificativo de um sistema de monitoramento de condição de acordo com vários aspectos descritos no presente documento.

[007] A Figura 3 é um diagrama de blocos que representa ambientes em rede não limitantes exemplificativos em que várias realizações descritas no presente documento podem ser implantadas.

[008] A Figura 4 é um diagrama de blocos que representa um sistema de computação não limitante exemplificativo ou um ambiente de operação em que um ou mais aspectos de várias realizações descritas no presente documento podem ser implantados.

Descrição Detalhada [009] A inovação é descrita agora com referência aos desenhos, em que referências numéricas podem ser usadas para se referir a elementos semelhantes ao longo dos mesmos. Na seguinte descrição, para propósitos de explicação, numerosos detalhes específicos são definidos a fim de fornecer um entendimento minucioso da inovação em questão. Pode ser evidente, entretanto, que a inovação pode ser praticada sem esses detalhes específicos. Em outros casos, estruturas bem conhecidas e dispositivos são mostrados na forma de diagrama de blocos a fim de facilitar a descrição da inovação.

[010] Geralmente, a inovação fornece a criação de uma Mistura de Modelos Ocultos de Markov probabilística (MoHMM), com uso de um dado conjunto de dados coletado a partir do sistema a ser monitorado, que pode ou não ser completa ou parcialmente rotulado; esse processo é chamado como treinamento. A MoHMM resultante pode ser usada para detecção, classificação e/ou detecção de anomalia (através de uma pontuação de aptidão) em dados não rotulados novos coletados a partir do mesmo sistema; esse processo é chamado como previsão. Por exemplo, no caso de monitoramento de sistema de segurança contra estouros (BOP), os dados de sistema podem incluir dados acústicos registrados por hidrofones. Esses dados podem ser transformados apropriadamente e rotulados parcialmente por especialistas humanos. Subsequentemente, os dados transformados e rótulos são usados para treinar uma MoHMM com uma estrutura derivada a partir de conhecimento sobre os dados e o sistema BOP e eventos. Isso fornece uma MoHMM que pode ser usada para previsão de evento e detecção de anomalia em novos dados de hidrofone que foram transformados na mesma maneira que os dados de treinamento.

[011] A inovação tem base parcialmente em teoria de probabilidade fundamental, e fornece um quadro claro que possibilita que modelos sejam alterados ou estendidos. Por exemplo, a inovação possibilita a incorporação de dados a partir de sensores novos, ou combinação com outros modelos (probabilísticos). O supracitado oferece uma vantagem comercial devido ao fato de que o mesmo fornece uma maneira fundamentada para lidar com a incerteza inerente que, por necessidade, é construída a partir de dados ruidosos. Por exemplo, o mesmo permite associar custos diferentes com tipos diferentes de classificações equivocadas de evento, que podem ser combinadas com as previsões probabilísticas do modelo para derivar estratégias de decisão que são esperadas como ótimas ao longo do tempo.

[012] Agora, com referência aos desenhos, com referência inicialmente à Figura 1, é ilustrado um diagrama de monitoramento de condição exemplificativa. O monitoramento de condição 100 é ilustrado como incluindo uma porção de treinamento 101, e uma porção de previsão 102. A porção de treinamento 101 inclui um conjunto de dados de sistema 103 que é fornecido para extração de recurso 104. Os dados de sistema 103 podem ser obtidos, adquiridos ou recebidos de outro modo a partir de um conjunto de dispositivos de coleta de dados. Por exemplo, os dispositivos de coleta de dados podem incluir, mas sem limitação, um conjunto de sensores. A extração de recurso 104 pode isolar, obter ou extrair de outro modo um ou mais valores de interesse ou recursos com base em um conjunto de critérios de extração de recurso, regras ou parâmetros. Os parâmetros de extração de recurso podem ser predefinidos, aprendidos ou dinamicamente ajustados.

[013] Os recursos extraídos são fornecidos a uma Mistura de Modelos Ocultos de Markov (MoHMM) para treinamento 106. Adicionalmente, um conjunto de rótulos de dados de sistema 105 pode ser fornecido para facilitar o treinamento de MoHMM 106. Por exemplo, um primeiro rótulo no conjunto de rótulos 105 pode identificar uma operação associada a um primeiro recurso extraído e, com base no primeiro recurso extraído e no primeiro rótulo, um ou mais HMM incluídos na MoHMM podem ser treinados para reconhecer a operação. Deve ser apreciado que o treinamento 101 pode ser temporário ou contínuo. Por exemplo, o treinamento 101 pode ocorrer apenas durante definições ou instalação do monitoramento de condição 100. Adicionalmente ou alternativamente, o treinamento 101 pode continuar durante operação padrão (por exemplo, previsão 102) do monitoramento de condição 100 para melhorar a previsão 102.

[014] A porção de previsão 102 inclui dados de sistema novos 108. Similar aos dados de sistema 103 usados na porção de treinamento 101, os dados de sistema novos 108 podem ser recebidos a partir do mesmo ou de um conjunto expandido de dispositivos de coleta de dados. Os dados de sistema novos 108 são fornecidos para extração de dados 110. A extração de recurso 110 pode empregar um conjunto de parâmetros refinados durante a porção de treinamento 101 para extração de recurso 104. Os recursos extraídos são fornecidos à MoHMM para previsão 112, em que a MoHMM inclui HMMs que foram treinados durante a porção de treinamento 101. A previsão 112 pode gerar, produzir ou emitir de outro modo uma previsão de classe 114 e/ou uma pontuação de aptidão 116. A previsão de classe 114 e pontuação de aptidão 116 pode indicar ou verificar operação normal de um sistema associado aos dados de sistema novos 108. Adicionalmente ou alternativamente, a previsão de classe 114 e/ou pontuação de aptidão 116 pode detectar uma anomalia na operação do sistema associado. Por exemplo, se uma operação não for incluída em quaisquer classes conhecidas pela MoHMM, fora das previsões de classe 114, ou ter uma pontuação de aptidão 116 que não satisfaz um limiar predeterminado, então, a mesma pode indicar que a operação é uma anomalia.

[015] Agora, com referência à FIG. 2, é ilustrado um sistema de monitoramento de condição exemplificativo 200 de acordo com vários aspectos descritos no presente documento. O sistema de monitoramento de condição 200 pode incluir um conjunto de dispositivos de coleta de dados 202 e um componente de verificação e detecção de anomalia 204. O conjunto de dispositivos de coleta 202 pode incluir N dispositivos de coleta de dados, em que N é um número inteiro. Os dispositivos de coleta podem incluir, mas sem limitação, um conjunto de sensores. Por exemplo, os dispositivos de coleta de dados 202 podem incluir sistemas acústicos passivos que utilizam hidrofones. Os hidrofones podem monitorar instalações submarinas (por exemplo, sistemas de segurança contra estouros (BOPs)), e entregar dados acústicos com relação às operações de componentes (por exemplo, cilindros, anulares, etc.). Os dados a partir dos dispositivos de coleta de dados 202 podem ser fornecidos ao componente de verificação e detecção de anomalia (componente de VAD) 204.

[016] O componente de VAD 204 inclui um componente de entrada 206, um componente de treinamento 208, um componente de extração de recurso 210 e a um componente de previsão de MoHMM 212. O componente de entrada 206 obtém, adquire ou recebe de outro modo os dados a partir dos dispositivos de coleta de dados 202. Conforme discutido, os dados podem incluir, por exemplo, dados acústicos relacionados à operação de componentes de BOPs. Adicionalmente, os dados podem incluir dados de treinamento e/ou dados operacionais reais. Além disso, o componente de entrada 206 pode fornecer ou implantar qualquer pré-processamento necessário ou desejado. O componente de treinamento 208 pode treinar HMMs com base pelo menos em parte em um conjunto de dados de treinamento. O componente de treinamento 208 pode incluir adicionalmente um componente de rótulos 209. O componente de rótulos 209 pode receber ou manter rótulos que facilitam o treinamento dos HMMs. Por exemplo, um conjunto de rótulos pode ser fornecido por um técnico para identificar uma operação incluída em dados para treinamento e, com base nos rótulos e dados, um conjunto de HMMs pode ser treinado para reconhecer, identificar ou classificar de outro modo uma operação.

[017] O componente de extração de recurso 210 pode isolar, obter ou extrair de outro modo um ou mais valores de interesse ou recursos dos dados. O componente de extração de recurso 210 pode incluir um componente de parâmetros 211 que determinar, recebe ou mantém um conjunto de critérios de extração de recurso, regras ou parâmetros. Por exemplo, os parâmetros podem ser admitidos ou inseridos no componente de parâmetros 211 por um usuário, especialista ou técnico. Adicionalmente ou alternativamente, os parâmetros podem ser aprendidos ou selecionados dinamicamente pelo componente de parâmetros 211. O componente de extração de recurso 210 pode utilizar os critérios, regras ou parâmetros para identificar e extrair os recursos dos dados.

[018] O Componente de Previsão de MoHMM 212 aplica, explora ou utiliza de outro modo os HMMs treinados (por exemplo, através de componente de treinamento 208) para verificação e detecção de anomalia de operações em recursos extraídos. O componente de MoHMM pode incluir um componente de classe 214 e um componente de aptidão 216. Voltando a um exemplo anterior, um HMM incluído na MoHMM pode identificar e verificar um recurso extraído como uma abertura anular de um BOP. Adicionalmente ou alternativamente, se nenhum dos HMMs puder identificar uma operação associada a um recurso extraído, então, o componente de MoHMM 212 pode determinar que a operação é uma anomalia. O componente de classe 214 pode indicar se uma operação pertence a uma classe conhecida ou fornece de outro modo uma previsão de classe, e o componente de aptidão 216 determina e fornece uma pontuação com relação à aptidão de um HMM candidato que identifica a operação. Por exemplo, o componente de aptidão 216 pode fornecer uma pontuação como um valor a probabilidade que um HMM identificou corretamente a operação. Se a pontuação não satisfazer um limiar predeterminado, então, o componente de previsão de MoHMM 212 pode determinar que a operação é uma anomalia. Os resultados a partir do componente de previsão de MoHMM 212 podem ser fornecidos a um usuário 220, e/ou usados para acionar um alarme 218. Por exemplo, onde uma operação associada a um BOP for determinada como uma anomalia, o alarme 218 pode ser acionado para avisar, alertar ou notificar de outro modo os funcionários. Adicionalmente ou alternativamente, os resultados podem ser fornecidos ao usuário 220, por exemplo, através de uma interface de computador.

[019] A Figura 3 fornece um diagrama esquemático de um ambiente de computação em rede ou distribuído exemplificativo. O ambiente de computação distribuído compreende objetos de computação 1510, 1512, etc. e objetos ou dispositivos de computação 1520, 1522, 1524, 1526, 1528, etc., que podem incluir programas, métodos, armazenamentos de dados, lógica programável, etc., conforme representado pelas aplicações 1530, 1532, 1534, 1536, 1538 e armazenamento(s) de dados 1540. Deve ser apreciado que os objetos de computação 1510, 1512, etc. e objetos ou dispositivos de computação 1520, 1522, 1524, 1526, 1528, etc. podem compreender dispositivos diferentes, como assistentes digitais pessoais (PDAs), dispositivos de áudio/vídeo, celulares, reprodutores de MP3, computadores pessoais, computadores do tipo laptop, etc.

[020] Cada objeto de computação 1510, 1512, etc. e objetos ou dispositivos de computação 1520, 1522, 1524, 1526, 1528, etc. podem se comunicar com um ou mais outros objetos de computação 1510, 1512, etc. e objetos ou dispositivos de computação 1520, 1522, 1524, 1526, 1528, etc. por meio da rede de comunicação 1540, direta ou indiretamente. Mesmo que ilustrado como um elemento único na Figura 15, a rede de comunicação 1542 pode compreender outros objetos de computação e dispositivos de computação que fornecem serviços ao sistema da Figura 15, e/ou podem representar múltiplas redes interconectadas, que não são mostradas. Cada objeto de computação 1510, 1512, etc. ou objeto ou dispositivos de computação 1520, 1522, 1524, 1526, 1528, etc. também pode conter uma aplicação, como as aplicações 1530, 1532, 1534, 1536, 1538, que podem fazer uso de um API ou outro objeto, software, firmware e/ou hardware adequado para comunicação com ou implantação dos conjuntos de procedimentos para geração de código dinâmico e gerenciamento de gerenciamento de memória para objetos COM fornecidos de acordo com várias realizações da revelação em questão.

[021] Há uma variedade de sistemas, componentes e configurações de rede que suportam ambientes de computação distribuídos. Por exemplo, os sistemas de computação podem ser conectados juntos por sistemas com fio ou sem fio, por redes locais ou redes amplamente distribuídas. Atualmente, muitas redes são acopladas à Internet, o que fornece uma infraestrutura para computação amplamente distribuída e abrange muitas redes diferentes, embora qualquer infraestrutura de rede possa ser usada para comunicação exemplificativa feita incidente aos sistemas para geração de código dinâmico e gerenciamento de memória para objetos COM, conforme descrito em várias realizações.

[022] Desse modo, um hospedeiro de topologias de rede e infraestruturas de rede, como cliente/servidor, ponto a ponto ou arquiteturas híbridas, pode ser utilizado. O “cliente” é um membro de uma classe ou grupo que usa os serviços de outra classe ou grupo que não é relacionado. Um cliente pode ser um processo, isto é, aproximadamente um conjunto de instruções ou tarefas, que exige um serviço fornecido por outro programa ou processo. O processo de cliente utiliza o serviço solicitado sem precisar “conhecer” quaisquer detalhes de trabalho sobre o outro programa ou o serviço em si.

[023] Em uma arquitetura cliente/servidor, particularmente um sistema em rede, um cliente é frequentemente um computador que acessa recursos de rede compartilhada fornecidos por outro computador, por exemplo, um servidor. Na ilustração da Figura 3, como exemplo não limitante, objetos ou dispositivos de computação 1520, 1522, 1524, 1526, 1528, etc. podem ser pensados como clientes e objetos de computação 1510, 1512, etc. podem ser pensados como servidores em que objetos de computação 1510, 1512, etc., que agem como servidores fornecem serviços de dados, como receber dados a partir de objetos ou dispositivos de computação de cliente 1520, 1522, 1524, 1526, 1528, etc., armazenar dados, processar dados, transmitir dados para objetos ou dispositivos de computação de cliente 1520, 1522, 1524, 1526, 1528, etc., embora qualquer computador possa ser considerado como um cliente, um servidor ou ambos, dependendo das circunstâncias.

[024] Um servidor é tipicamente um sistema de computador remoto acessível sobre uma rede remota ou local, como a Internet ou infraestruturas de rede sem fio. O processo de cliente pode estar ativo em um primeiro sistema de computador, e o processo de servidor pode estar ativo em um segundo sistema de computador, em comunicação entre si sobre um meio de comunicação, fornecendo, desse modo, funcionalidade distribuída e permitindo-se que múltiplos clientes tomem vantagem das capacidades de junção de informações do servidor. Quaisquer objetos de software utilizados de acordo com os conjuntos de procedimentos descritos no presente documento podem ser fornecidos independentemente, ou distribuídos através de múltiplos dispositivos ou objetos de computação.

[025] Em um ambiente de rede em que a rede de comunicação 1540 ou barramento é a Internet, por exemplo, os objetos de computação 1510, 1512, etc. podem ser servidores da Web em que outros objetos ou dispositivos de computação 1520, 1522, 1524, 1526, 1528, etc. se comunicam através de qualquer um dentre inúmeros protocolos conhecidos, como o protocolo de transferência de hipertexto (HTTP). Os objetos de computação 1510, 1512, etc. que agem como servidores também podem servir como clientes, por exemplo, objetos ou dispositivos de computação 1520, 1522, 1524, 1526, 1528, etc., como podem ser característicos de um ambiente de computação distribuído.

[026] Conforme mencionado, de modo vantajoso, os conjuntos de procedimentos descritos no presente documento podem ser aplicados a qualquer dispositivo em que é desejável realizar geração de código dinâmico e gerenciamento de memória para objetos COM em um sistema de computação. Pode ser entendido, portanto, que dispositivos de computação de mão, portátil e outros objetos de computação de todos os tipos são contemplados para uso em conexão com as várias realizações, isto é, qualquer lugar em que o uso de um dispositivo pode ser desejavelmente otimizado. Consequentemente, o computador remoto de propósito geral abaixo descrito abaixo na Figura 4 é um exemplo de um dispositivo de computação.

[027] Embora não exigido, realizações podem ser implantadas parcialmente através de um sistema operacional, para uso por um desenvolvedor de serviços para um dispositivo ou objeto, e/ou incluídas dentro de software de aplicação que operar para realizar um ou mais aspectos funcionais das várias realizações descritas no presente documento. O software pode ser descrito no contexto geral de instruções executáveis por computador, como módulos de programa, em execução por um ou mais computadores, como estações de trabalho de cliente, servidores ou outros dispositivos. Aqueles versados na técnica apreciarão que sistemas de computador têm uma variedade de configurações e protocolos que podem ser usados para comunicar dados e, desse modo, nenhuma configuração particular ou protocolo deve ser considerado limitante.

[028] A Figura 4 ilustra, desse modo, um exemplo de um ambiente de sistema de computação adequado 1600 em que um ou aspectos das realizações descritas no presente documento pode(podem) ser implantado(s), embora seja claro acima que o ambiente de sistema de computação 1600 é apenas um exemplo de um ambiente de computação adequado e não é destinado a sugerir qualquer limitação ao escopo de uso ou funcionalidade. Tampouco o ambiente de sistema de computação 1600 deve ser interpretado como tendo qualquer dependência ou exigência em relação a qualquer um ou combinação de componentes ilustrados no ambiente de sistema de computação exemplificativo 1600.

[029] Com referência à Figura 4, um dispositivo remoto exemplificativo para implantar uma ou mais realizações inclui um dispositivo de computação de propósito geral na forma de um computador 1610. Os componentes do computador 1610 podem incluir, mas sem limitação, uma unidade de processamento 1620, uma memória de sistema 1630, e um barramento de sistema 1621 que acopla vários componentes de sistema incluindo a memória de sistema à unidade de processamento 1620.

[030] O computador 1610 inclui tipicamente uma variedade de mídia legível por computador e pode ser qualquer mídia disponível que pode ser acessada pelo computador 1610. A memória de sistema 1630 pode incluir mídia de armazenamento de computador na forma de memória volátil e/ou não volátil como memória somente de leitura (ROM) e/ou memória de acesso aleatório (RAM). A título de exemplo e não limitação, a memória de sistema 1630 também pode incluir um sistema de operação, programas de aplicação, outros módulos de programa e dados de programa. De acordo com um exemplo adicional, o computador 1610 também pode incluir uma variedade de outras mídias (não mostrado) que pode incluir, sem limitação, RAM, ROM, EEPROM, memória flash ou outra tecnologia de memória, CD-ROM, disco versátil digital (DVD) ou outro armazenamento de disco óptico, cassetes magnéticos, fita magnética, armazenamento de disco magnético ou outros dispositivos de armazenamento magnético ou outra mídia tangível e/ou não transitória que pode ser usada para armazenar informações desejadas.

[031] Um usuário pode inserir comandos e informações no computador 1610 através de dispositivos de entrada 1640. Um monitor ou outro tipo de dispositivo de exibição também é conectado ao barramento de sistema 1621 através de uma interface, como interface de saída 1650. Além de um monitor, computadores também podem incluir dispositivos de saída periférica como alto-falantes e uma impressora, que podem ser conectados através de uma interface de saída 1650.

[032] O computador 1610 pode operar em um ambiente em rede ou distribuído com uso de conexões lógicas, como interfaces de rede 1660, a um ou mais outros computadores remotos, como o computador remoto 1670. O computador remoto 1670 pode ser um computador pessoal, um servidor, um roteador, um PC de rede, um dispositivo de ponto ou outro nó de rede comum, ou qualquer outro dispositivo de consumo ou transmissão de mídia remota, e pode incluir qualquer um ou todos os elementos descritos acima em relação ao computador 1610. As conexões lógicas ilustradas na Figura 4 incluem uma rede 1671, como rede de área local (LAN) ou uma rede de área ampla (WAN), como também incluem outras redes/barramentos. Tais ambientes de rede são comuns em casas, escritórios, rede de computador de toda empresa, intranets e na Internet.

[033] Conforme mencionado acima, embora realizações exemplificativas tenham sido descritas em conexão com vários dispositivos de computação e arquiteturas de rede, os conceitos subjacentes podem ser aplicados a qualquer sistema de rede e qualquer dispositivo de computação ou sistema.

[034] Além das várias realizações descritas no presente documento, deve ser entendido que outras realizações similares podem ser usadas ou modificações e adições podem ser feitas à(s) realização(realizações) descrita(s) para realizar a mesma função ou uma equivalente da(s) realização(realizações) correspondente(s) sem desviar da(s) mesma(s). Ainda adicionalmente, múltiplos chips de processamento ou múltiplos dispositivos podem compartilhar o desempenho de uma ou mais funções descritas no presente documento e, de modo similar, o armazenamento pode ser efetuado através de uma pluralidade de dispositivos. Consequentemente, a invenção não deve ser limitada a uma realização única, mas pode ser interpretada em abrangência, espírito e escopo de acordo com as reivindicações anexas.

Reivindicações

Claims (13)

1. MÉTODO, caracterizado pelo fato de que compreende: fornecer verificação e detecção de anomalia de acordo com realizações discutidas no presente documento.

2. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente: receber um conjunto de dados de sistema; extrair um ou mais recursos dos dados; determinar uma previsão de classe e pontuação de aptidão com uso de Mistura de Modelos Ocultos de Markov; e determinar, com base na previsão de classe ou pontuação de aptidão, que uma anomalia ocorreu.

3. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente acionar um alarme com base na anomalia.

4. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 2 ou 3, caracterizado pelo fato de que receber os dados de sistema inclui receber os dados a partir de um conjunto de sensores.

5. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que o conjunto de sensores inclui pelo menos um hidrofone.

6. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 2 a 5, caracterizado pelo fato de que os dados de sistema incluem dados acústicos.

7. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que os dados acústicos são associados à operação de um sistema de segurança contra estouros.

8. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 2 a 7, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente fornecer a previsão de classe e pontuação de aptidão a um usuário.

9. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 2 a 8, caracterizado pelo fato de que a extração de um ou mais recursos a partir dos dados inclui extrair os recursos com base em um conjunto de parâmetros de extração de recurso.

10. SISTEMA, caracterizado pelo fato de que compreende: um conjunto de dispositivos de coleta de dados que adquirem dados operacionais de um componente; e um componente de verificação e detecção de anomalia que usa uma Mistura de Modelos Ocultos de Markov para verificar pelo menos uma operação do componente, ou determinar que uma anomalia ocorreu.

11. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente um componente de extração de recurso que extrai um ou mais recursos a partir dos dados operacionais com base em um conjunto de parâmetros.

12. SISTEMA, de acordo com qualquer uma das reivindicações 10 ou 11, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente um componente de treinamento que treina Modelos Ocultos de Markov para inclusão na Mistura de Modelos Ocultos de Markov para identificar operações do componente.

13. SISTEMA, de acordo com qualquer uma das reivindicações 10 a 12, caracterizado pelo fato de que o componente de verificação e detecção de anomalia aciona um alarme quando uma anomalia ocorrer.