Predição de falhas através do monitoramento de torque de servoacionamentos

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorWildauer, Egon Walter, 1969--
Autor(es): dc.contributorValle, Pablo Deivid, 1975--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Curso de Especialização em Engenharia Industrial 4.0-
Autor(es): dc.creatorPenteado, Gustavo Ribas-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T11:11:45Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T11:11:45Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-08-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-08-
Data de envio: dc.date.issued2019-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/76254-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/76254-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Egon Wildauer-
Descrição: dc.descriptionCoorientador: Prof. Dr. Pablo Deivid Valle-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Curso de Especialização em Engenharia Industrial 4.0.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo: Apresenta proposta de um Sistema de Predição de Falhas por relacionar a relação entre o comportamento dos dados monitorados de variáveis de Torque com a quebra de máquinas e/ou a tendência de quebra. Para promover a predição das falhas apresenta um modelo de Manutenção Preditiva Inteligente, pelo monitoramento das variáveis na ocorrência do movimento mecânico, a geração da matriz de torque de uma determinada máquina, e através de análises gráficas, com posterior inclusão de ferramentas de tecnologia da informação (algoritmos) para análises estatísticas, e determinação da tendência a quebra do equipamento. Apresenta como resultados gráficos que podem ser definidos como padrões comportamentais do movimento estudado, com proposta de aplicação escalar do conceito de monitoramento, com utilização de tecnologia da automação e tecnologia da informação em sintonia, para geração de grande volume de dados (Big Data).-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectManutenção-
Palavras-chave: dc.subjectPredição (Logica)-
Palavras-chave: dc.subjectTecnologia da informação-
Título: dc.titlePredição de falhas através do monitoramento de torque de servoacionamentos-
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