RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: PACHECO, JOSÉ ROBERTO DA SILVA
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