RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFBA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/21467 |
Resumo: | Esta dissertação tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma metodologia de reconhecimento de padrões de vibração em máquinas rotativas utilizando redes neurais artificiais. A proposta é reproduzir o diagnóstico dado por especialistas em vibração ao analisar um espectro de freqüência gerado a partir de dados de vibração coletado por sensores instalados em diversos pontos de uma máquina rotativa. Juntamente com a metodologia foi desenvolvido um algoritmo em programa Matlab, software amplamente utilizado e conhecido nos meios acadêmicos. De modo diferente do que é encontrado em sistemas industriais comercializados por empresas especializadas, o código do programa é aberto e com isto pode ser compreendido, aperfeiçoado ou ampliado por outros pesquisadores, especialistas em vibração ou engenheiros de manutenção. Pode também ser ajustado a condições próprias de cada instalação ou características de operação de grupo de máquinas a ser analisado. Os dados de vibração foram obtidos de uma empresa especializada que atua no Pólo Petroquímico de Camaçari. Com o uso desta metodologia, o pesquisador ou profissional da área de manutenção pode, a partir de dados gerados por coletores de dados de vibração, aplicar o método para desenvolver, por exemplo, um programa de manutenção preditiva para um grupo de máquinas. Devido ao foco do trabalho ser de caráter aplicativo, é evitado o uso de demonstrações matemáticas, focando em utilização de ferramentas já dominadas como a Análise de Fourier e algoritmos para redes neurais, amplamente disponíveis na literatura. Uma das contribuições deste trabalho é mostrar que um sistema de reconhecimento de padrões de vibração pode ser desenvolvido facilmente a partir das ferramentas citadas, com baixo custo e sem necessidade de um modelo matemático específico para a máquina a ser analisada. Uma outra contribuição é mostrar mais um estudo de caso de aplicações de redes neurais em manutenção preditiva de máquinas. Os fundamentos para o desenvolvimento de um software aberto para monitoração e diagnóstico de vibração foram definidos. Restringe-se o âmbito da pesquisa a problemas de vibração causados por desbalanceamento do rotor ou desalinhamento do eixo em máquinas rotativas, problemas que são considerados bastante comuns em um ambiente industrial |
id |
UFBA-2_309b0c2b5629de20bc80c1ea9163acd2 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufba.br:ri/21467 |
network_acronym_str |
UFBA-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFBA |
repository_id_str |
1932 |
spelling |
PACHECO, JOSÉ ROBERTO DA SILVAPACHECO, JOSÉ ROBERTO DA SILVASchnitman, LeizerCosta, Augusto César Pinto Loureiro daDuarte, Angelo Amâncio2017-02-17T15:40:03Z2017-02-17T15:40:03Z2017-02-172007-12-07http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/21467Esta dissertação tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma metodologia de reconhecimento de padrões de vibração em máquinas rotativas utilizando redes neurais artificiais. A proposta é reproduzir o diagnóstico dado por especialistas em vibração ao analisar um espectro de freqüência gerado a partir de dados de vibração coletado por sensores instalados em diversos pontos de uma máquina rotativa. Juntamente com a metodologia foi desenvolvido um algoritmo em programa Matlab, software amplamente utilizado e conhecido nos meios acadêmicos. De modo diferente do que é encontrado em sistemas industriais comercializados por empresas especializadas, o código do programa é aberto e com isto pode ser compreendido, aperfeiçoado ou ampliado por outros pesquisadores, especialistas em vibração ou engenheiros de manutenção. Pode também ser ajustado a condições próprias de cada instalação ou características de operação de grupo de máquinas a ser analisado. Os dados de vibração foram obtidos de uma empresa especializada que atua no Pólo Petroquímico de Camaçari. Com o uso desta metodologia, o pesquisador ou profissional da área de manutenção pode, a partir de dados gerados por coletores de dados de vibração, aplicar o método para desenvolver, por exemplo, um programa de manutenção preditiva para um grupo de máquinas. Devido ao foco do trabalho ser de caráter aplicativo, é evitado o uso de demonstrações matemáticas, focando em utilização de ferramentas já dominadas como a Análise de Fourier e algoritmos para redes neurais, amplamente disponíveis na literatura. Uma das contribuições deste trabalho é mostrar que um sistema de reconhecimento de padrões de vibração pode ser desenvolvido facilmente a partir das ferramentas citadas, com baixo custo e sem necessidade de um modelo matemático específico para a máquina a ser analisada. Uma outra contribuição é mostrar mais um estudo de caso de aplicações de redes neurais em manutenção preditiva de máquinas. Os fundamentos para o desenvolvimento de um software aberto para monitoração e diagnóstico de vibração foram definidos. Restringe-se o âmbito da pesquisa a problemas de vibração causados por desbalanceamento do rotor ou desalinhamento do eixo em máquinas rotativas, problemas que são considerados bastante comuns em um ambiente industrialSubmitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2017-02-17T15:32:24Z No. of bitstreams: 1 Dissertação J R Pacheco.pdf: 628707 bytes, checksum: 7d202afb9b4dff0b0674f5ffc4fd9874 (MD5)Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-17T15:40:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação J R Pacheco.pdf: 628707 bytes, checksum: 7d202afb9b4dff0b0674f5ffc4fd9874 (MD5)Made available in DSpace on 2017-02-17T15:40:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação J R Pacheco.pdf: 628707 bytes, checksum: 7d202afb9b4dff0b0674f5ffc4fd9874 (MD5)VibraçãoMáquinas rotativasRedes neurais artificiaisSéries de FourierEspectro em freqüênciaReconhecimento de padrõesRECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIALinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisEscola Politécnica / Instituto de MatemáticaPrograma de Pós-Graduação em MecatrônicaUFBABrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFBAinstname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)instacron:UFBAORIGINALDissertação J R Pacheco.pdfDissertação J R Pacheco.pdfapplication/pdf628707https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/21467/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20J%20R%20Pacheco.pdf7d202afb9b4dff0b0674f5ffc4fd9874MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1345https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/21467/2/license.txtff6eaa8b858ea317fded99f125f5fcd0MD52TEXTDissertação J R Pacheco.pdf.txtDissertação J R Pacheco.pdf.txtExtracted texttext/plain121872https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/21467/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20J%20R%20Pacheco.pdf.txtab22aecb4b89d07315ad88c8d52da789MD53ri/214672022-07-05 14:04:11.903oai:repositorio.ufba.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://192.188.11.11:8080/oai/requestopendoar:19322022-07-05T17:04:11Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL |
title |
RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL |
spellingShingle |
RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL PACHECO, JOSÉ ROBERTO DA SILVA Vibração Máquinas rotativas Redes neurais artificiais Séries de Fourier Espectro em freqüência Reconhecimento de padrões |
title_short |
RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL |
title_full |
RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL |
title_fullStr |
RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL |
title_full_unstemmed |
RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL |
title_sort |
RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL |
author |
PACHECO, JOSÉ ROBERTO DA SILVA |
author_facet |
PACHECO, JOSÉ ROBERTO DA SILVA |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
PACHECO, JOSÉ ROBERTO DA SILVA PACHECO, JOSÉ ROBERTO DA SILVA |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Schnitman, Leizer |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Costa, Augusto César Pinto Loureiro da Duarte, Angelo Amâncio |
contributor_str_mv |
Schnitman, Leizer Costa, Augusto César Pinto Loureiro da Duarte, Angelo Amâncio |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Vibração Máquinas rotativas Redes neurais artificiais Séries de Fourier Espectro em freqüência Reconhecimento de padrões |
topic |
Vibração Máquinas rotativas Redes neurais artificiais Séries de Fourier Espectro em freqüência Reconhecimento de padrões |
description |
Esta dissertação tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma metodologia de reconhecimento de padrões de vibração em máquinas rotativas utilizando redes neurais artificiais. A proposta é reproduzir o diagnóstico dado por especialistas em vibração ao analisar um espectro de freqüência gerado a partir de dados de vibração coletado por sensores instalados em diversos pontos de uma máquina rotativa. Juntamente com a metodologia foi desenvolvido um algoritmo em programa Matlab, software amplamente utilizado e conhecido nos meios acadêmicos. De modo diferente do que é encontrado em sistemas industriais comercializados por empresas especializadas, o código do programa é aberto e com isto pode ser compreendido, aperfeiçoado ou ampliado por outros pesquisadores, especialistas em vibração ou engenheiros de manutenção. Pode também ser ajustado a condições próprias de cada instalação ou características de operação de grupo de máquinas a ser analisado. Os dados de vibração foram obtidos de uma empresa especializada que atua no Pólo Petroquímico de Camaçari. Com o uso desta metodologia, o pesquisador ou profissional da área de manutenção pode, a partir de dados gerados por coletores de dados de vibração, aplicar o método para desenvolver, por exemplo, um programa de manutenção preditiva para um grupo de máquinas. Devido ao foco do trabalho ser de caráter aplicativo, é evitado o uso de demonstrações matemáticas, focando em utilização de ferramentas já dominadas como a Análise de Fourier e algoritmos para redes neurais, amplamente disponíveis na literatura. Uma das contribuições deste trabalho é mostrar que um sistema de reconhecimento de padrões de vibração pode ser desenvolvido facilmente a partir das ferramentas citadas, com baixo custo e sem necessidade de um modelo matemático específico para a máquina a ser analisada. Uma outra contribuição é mostrar mais um estudo de caso de aplicações de redes neurais em manutenção preditiva de máquinas. Os fundamentos para o desenvolvimento de um software aberto para monitoração e diagnóstico de vibração foram definidos. Restringe-se o âmbito da pesquisa a problemas de vibração causados por desbalanceamento do rotor ou desalinhamento do eixo em máquinas rotativas, problemas que são considerados bastante comuns em um ambiente industrial |
publishDate |
2007 |
dc.date.submitted.none.fl_str_mv |
2007-12-07 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2017-02-17T15:40:03Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2017-02-17T15:40:03Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2017-02-17 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/21467 |
url |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/21467 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Escola Politécnica / Instituto de Matemática |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Mecatrônica |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFBA |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
publisher.none.fl_str_mv |
Escola Politécnica / Instituto de Matemática |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFBA instname:Universidade Federal da Bahia (UFBA) instacron:UFBA |
instname_str |
Universidade Federal da Bahia (UFBA) |
instacron_str |
UFBA |
institution |
UFBA |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFBA |
collection |
Repositório Institucional da UFBA |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/21467/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20J%20R%20Pacheco.pdf https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/21467/2/license.txt https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/21467/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20J%20R%20Pacheco.pdf.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
7d202afb9b4dff0b0674f5ffc4fd9874 ff6eaa8b858ea317fded99f125f5fcd0 ab22aecb4b89d07315ad88c8d52da789 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1801502599833190400 |