Abordagem de detecção de avarias em sistema dinâmico utilizando de técnica de inteligência artificial

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Autor(es): dc.contributorKoroishi, Edson Hideki-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-7690-1022-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9465293262026260-
Autor(es): dc.contributorKoroishi, Edson Hideki-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9465293262026260-
Autor(es): dc.contributorMolina, Fabian Andres Lara-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9396512408023675-
Autor(es): dc.contributorLobato, Fran Sérgio-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/7640108116459444-
Autor(es): dc.creatorBernardi, Joao Marcelo Abreu-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:03:11Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:03:11Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-02-09-
Data de envio: dc.date.issued2022-02-09-
Data de envio: dc.date.issued2020-08-27-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27053-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/666727-
Descrição: dc.descriptionWhen analyzing an industrial environment, it is possible to observe that it is composed of the most diverse types of equipment, some of which are dynamic systems. It turns out that equipment in general tends to have faults or malfunctions with the time of operation, and this may prove to be unavailable, thus causing a reduction or break production. To minimize as much as possible those stops that add costs and no added value to the product, predictive maintenance techniques such as vibration analysis, thermography, oil analysis and others are used. The work in question aims to use Artificial Neural Network (ANN) techniques to analyze a signal from a dynamic system to detect what type of damage the system has. Later, this technique and Differential Evolution (ED) were used to determine the physical parameters of the system. Both studies were done computationally, representing a real system of two degrees of freedom, where after its validation, damage was added with the aim that later they could identify changes in the real. For the simulations, changes were made in the properties of mass and stiffness and the excitation in the system was performed by a sinusoidal force. Then, with experimental data, tests were made on the systems built to see their robustness. The results of the study proved to be promising so that one can follow up on-line and assist in decision making, mainly due to the results obtained experimentally. In addition, by analyzing the parameters, it is possible to have a better idea of the equipment's life cycle and management.-
Descrição: dc.descriptionAo analisar um ambiente industrial é possível observar que o mesmo é composto pelos mais diversos tipos de equipamentos, alguns sendo sistemas dinâmicos. Acontece que equipamentos de uma forma geral tendem a ter falhas ou avarias com o tempo de funcionamento, sendo que, isso pode vir a apresentar a indisponibilidade, causando assim, redução ou parada de produção. Para minimizar ao máximo essas paradas que adicionam custos e nenhum valor agregado ao produto, técnicas de manutenção preditiva como análise de vibração, termográfica, análise de óleos entre outros são utilizadas. O trabalho em questão visa utilizar técnicas de Rede Neural Artificial (RNA) para analisar um sinal de um sistema dinâmico para detectar que tipo de avaria o sistema possui. Posteriormente foi utilizado essa técnica e a Evolução Diferencial (ED) para determinar os parâmetros físicos do sistema. Ambos os estudos foram feitos computacionalmente, representando um sistema real de dois graus de liberdade, aonde após a validação do mesmo, avarias foram acrescentadas com o objetivo que posteriormente pudessem identificar alterações no real. Para as simulações foram feitas alterações nas propriedades de massa e rigidez e a excitação no sistema foi realizada por uma força senoidal. Em seguida, com dados experimentais, foram feitos testes nos sistemas construídos para ver a robustez dos mesmos. Os resultados do estudo se mostraram promissores para que se possa fazer um acompanhamento on-line e auxiliar na tomada de decisão, principalmente pelos resultados obtidos experimentalmente. Além disso, ao analisar os parâmetros é possível ter uma ideia melhor do ciclo de vida do equipamento e na gestão.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCornelio Procopio-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas dinâmicos diferenciais-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectDifferentiable dynamical systems-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia Mecânica-
Título: dc.titleAbordagem de detecção de avarias em sistema dinâmico utilizando de técnica de inteligência artificial-
Título: dc.titleFault detection approach in the dynamic system using the artificial intelligence technique-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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