O processo de aquisição do conhecimento é uma das principais etapas de desenvolvimento de um sistema especialista e é considerado como um dos estágios mais difíceis. Essa dificuldade se dá em virtude da inexistência de uma metodologia eficiente, confiável e padrão para extração e organização do conhecimento das várias fontes. O método apresentado neste trabalho é uma alternativa que pode ser empregada para adquirir o conhecimento para desenvolver sistemas especialistas para diagnóstico de falhas em diferentes áreas da indústria. Este trabalho apresenta um método que integra as técnicas de confiabilidade e risco, tais como, Análise de Modos e Efeitos de Falha (FMEA), Análise de Árvore de falhas (FTA) e Estudo de Perigo e Operabilidade (HAZOP) para aquisição do conhecimento para o diagnóstico de falhas. O método também permite estimar a periocidade da manutenção preventiva aplicando os conceitos de manutenção imperfeita e teoria de decisão multicritério. O método utilizada técnicas empregadas em análise de confiabilidade e risco para determinar a relação entre efeito da falha em um sistema e as suas causas raiz com o objetivo de estabelecer um procedimento estruturado para aquisição do conhecimento associado à relação causa-efeito em um sistema. O método foi validado com a comparação do histórico de falhas de um sistema hidráulico de uma usina hidrelétrica e, considerando-se que os eventos definidos como causa raiz registrados no histórico de falhas foram encontrados como resultados da análise pelo sistema especialista, tem-se a validação. O método para determinar a periocidade da manutenção preventiva foi validado com os resultados de artigos e com os planos de manutenção da usina.

The process of knowledge acquisition is a major step in developing an expert system and is considered as one of the most difficult stages. This difficulty is due to the lack of an efficient, reliable and standard methodology for extraction and organization of knowledge from various sources. The method presented in this thesis is an alternative that can be used to acquire the knowledge to develop expert systems for fault diagnosis in different areas of industry. This thesis presents a method that integrates risk and reliability analysis techniques such as Failure Modes and Effects Analysis (FMEA), Fault Tree Analysis (FTA) and Hazard and Operability Study (HAZOP) for the acquisition of knowledge to fault diagnosis. The method also allows estimating the optimal intervention times of preventive maintenance by applying the imperfect maintenance and multicriteria concepts. The method uses techniques that are employed in reliability and risk analysis to determine the relationship between fault effect in the system and its root causes in order to establish a structured acquisition of knowledge associated with the causeeffect relationship in a system procedure. The method was validated by comparing the failure database related to a hydropower plant hydraulic system and, considering that the events defined as root causes recorded in the failure database were found by expert system, the method was validated. The method for determining the optimal intervention time for preventive maintenance has been validated with the results of articles and maintenance plans of the plant.