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Aplicação de técnicas de inteligência artificial no desenvolvimento de um sistema de manutenção baseada em condição
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/892797
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Álvares, Alberto José | - |
| Autor(es): dc.creator | Simeón, Edgar Jhonny Amaya | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-10-23T15:49:11Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-10-23T15:49:11Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2008-12-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2008-12-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2008-12-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2008-07 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/1089 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/892797 | - |
| Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2008. | - |
| Descrição: dc.description | O objetivo principal deste trabalho é apresentar uma metodologia para o desenvolvimento de um sistema inteligente de manutenção baseada em condição usando sistemas especialistas e um sistema inteligente híbrido baseado em lógica nebulosa e redes neurais artificiais, e a implementação de sistemas especialistas. A metodologia é baseada no modelo de referência de sete camadas OSA-CBM (Open System Architecture for Condition Based Maintenance) adaptado a uma arquitetura computacional cliente/servidor. No lado servidor são desenvolvidas as seis primeiras camadas que executam as tarefas de aquisição de dados, processamento inteligente e tomada de decisão. A aquisição de dados online é via servidor OPC e dos dados históricos através de banco de dados. A sétima camada (apresentação) encontra-se no lado cliente e apresenta informações de todas as camadas prévias e permite a visualização gráfica de variáveis em tempo real e histórico, associadas à evolução dos defeitos e falhas das máquinas e equipamentos. A abordagem concebida poderá ser utilizada para o auxilio na tomada de decisão através de sugestões de ações de manutenção. As sugestões são baseadas nos diagnósticos e prognósticos do estado de funcionamento de máquinas e equipamentos. No projeto do sistema inteligente de manutenção baseada em condição utilizaram-se os métodos IDEF0 e IDEF1X da metodologia de modelagem IDEF, para documentar o modelo funcional e de informação respectivamente. A representação UML em modelo casos de uso foi utilizada para projetar o software. O sistema computacional foi desenvolvido em Java permitindo a independência do sistema operativo do usuário. O sistema inteligente instalado na usina hidrelétrica de Balbina mostra-se capaz de detectar defeitos nos seus sistemas e subsistemas antes que as mesmas atinjam um estágio de falha provocando paradas inesperadas. ___________________________________________________________________________________________ ABSTRACT | - |
| Descrição: dc.description | The main objective of this work is to present a methodology for development of an intelligent system for condition based maintenance using expert systems and hybrid intelligent system based on fuzzy logic and artificial neural network, and the implementation of expert systems. The methodology is based on the seven layers OSACBM (Open System Architecture for Condition Based Maintenance) reference model adapted to a client/server computational architecture. In the server side the first six layers are developed, that execute data acquisition tasks, intelligent processing and decision support. The online data acquisition is performed through OPC server and the historical data is performed through database. The seventh layer (presentation - human interface) is located in the client side and presents information from all the previous layers and allows a graphic visualization of variables in real time and historical, associated to defects and failures evolution of machines and equipments. The approach conceived can be used to decision support through suggestions for maintenance practices. The suggestions are based on diagnostics and prognostics of the machines and equipments operation state. In the project of the intelligent system for condition based maintenance was used the IDEF0 and IDEF1X methods of the IDEF modeling methodology, for document the functional model and information respectively. The representation UML in use case model was utilized for project the software. The computational system was developed in Java allowing the system to be independent of operational system. The intelligent system installed in the hydroelectric power plant of Balbina shows to be capable to detect defects in its systems and subsystems before a failure stage that can yield unexpected stops. ____________________________________________________________________________________________ RESUMEN | - |
| Descrição: dc.description | El objetivo principal de este trabajo es presentar una metodología para el desarrollo de un sistema inteligente de mantenimiento basado en condición usando sistemas especialistas y un sistema inteligente híbrido basado en lógica difusa y redes neuronales artificiales, y la implementación de sistemas especialistas. La metodología es basado en el modelo de referencia de siete camadas OSA-CBM (Open System Architecture for Condition Based Maintenance) adaptado a una arquitectura computacional cliente/servidor. En el lado servidor son desarrolladas las seis primeras camadas que ejecutan tareas de adquisición de datos, procesamiento inteligente e tomada de decisión. La adquisición de datos online es vía servidor OPC y los datos históricos es a través de banco de datos. La séptima camada (presentación) se encuentra en el lado cliente y presenta informaciones de todas las camadas previas y permite la visualización gráfica de variables en tiempo real e histórico asociadas a la evolución de los defectos y fallas de máquinas y equipos. El enfoque concebido podrá ser utilizado para el auxilio en la tomada de decisión a través de sugestiones de acciones de mantenimiento. Las sugestiones son basadas en diagnósticos y pronósticos del estado de funcionamiento de máquinas y equipos. El proyecto del sistema inteligente de mantenimiento basado en condición se utiliza los métodos IDEF0 e IDEF1X de la metodología de modelaje IDEF, para documentar el modelo funcional y de información respectivamente. La representación UML en modelo casos de uso fue utilizada para proyectar el software. El sistema computacional fue desarrollado en Java permitiendo la independencia del sistema operativo del usuario. El sistema inteligente instalado en la central hidroeléctrica de Balbina es capaz de detectar defectos en los sistemas y subsistemas antes que las mismas lleguen a un estado de falla provocando paradas inesperadas. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sistema inteligente de manutenção | - |
| Título: dc.title | Aplicação de técnicas de inteligência artificial no desenvolvimento de um sistema de manutenção baseada em condição | - |
| Título: dc.title | Artificial intelligence techniques application in the development of a condition based maintenance system | - |
| Título: dc.title | Aplicación de técnicas de inteligencia artificial en el desarrollo de un sistema de mantenimiento basado en condición | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB | |
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