Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes.
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18624 |
Resumo: | Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema utilizando o .NET Compact Framework que objetiva qualificar os níveis vibracionais mensurados em máquinas girantes a partir do uso da NBR10082 da ABNT e detectar faltas em desenvolvimento por meio da análise de frequência. Ao longo do texto será apresentada a teoria envolvendo a detecção de faltas em máquinas girantes e a Transformada Rápida de Fourier, bem como o .NET Compact Framework e as funcionalidades desenvolvidas. Por fim, serão apresentados ensaios realizados a partir de uma plataforma de testes e os resultados obtidos utilizando-se o sistema proposto, seguidos de uma análise acerca da sua eficácia e sugestões para trabalhos futuros. |
id |
UFCG_53570038b63c2be272f29c03d38e2f33 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:localhost:riufcg/18624 |
network_acronym_str |
UFCG |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
repository_id_str |
4851 |
spelling |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes.System for monitoring vibrational severity and fault detection in giant machines.Sistema de monitoramento de severidade vibracionalSeveridade vibracional - detecçãoDetecção de faltas em máquinas gigantesMáquinas gigantes - detecção de faltasFaltas em máquinas gigantesManutenção preditivaNBR 10082Níveis vibracionais - máquinas gigantesNET Compact FrameworkManutenção BreakdownManutenção Run-to-BreakManutenção preventivaManutenção baseada no tempoManutenção preditivaManutenção baseada em condiçõesAnálise vibracionalInspeções em tempo realInspeção OfflineVibrational severity monitoring systemVibrational severity - detectionFault detection in giant machinesGiant machines - fault detectionFaults on giant machinesPredictive maintenanceVibrational levels - giant machinesBreakdown MaintenanceRun-to-Break MaintenancePreventive maintenanceTime-based maintenancePredictive maintenanceCondition-based maintenanceVibrational analysisReal-time inspectionsOffline InspectionEngenharia Elétrica.Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema utilizando o .NET Compact Framework que objetiva qualificar os níveis vibracionais mensurados em máquinas girantes a partir do uso da NBR10082 da ABNT e detectar faltas em desenvolvimento por meio da análise de frequência. Ao longo do texto será apresentada a teoria envolvendo a detecção de faltas em máquinas girantes e a Transformada Rápida de Fourier, bem como o .NET Compact Framework e as funcionalidades desenvolvidas. Por fim, serão apresentados ensaios realizados a partir de uma plataforma de testes e os resultados obtidos utilizando-se o sistema proposto, seguidos de uma análise acerca da sua eficácia e sugestões para trabalhos futuros.This work describes the development of a system using the .NET Compact Framework whose aims to qualify vibration levels measured in rotating machinery through the policy described in the NBR10082 from ABNT and detect evolving faults by means of frequency analysis. The theory involving fault detection in rotating machinery, Fast Fourier Transform’s algorithm and the .NET CF-based functionalities implemented are presented. Lastly the results regarding the use of the system in experiments made through a test platform will be provided, followed by an analysis about the system’s effectiveness and suggestions for further improvements.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIUFCGBARROS, Péricles Rezende.BARROS, P. R.http://lattes.cnpq.br/0722445222056063FALCÃO, Eduardo Vieira.2016-10-172021-05-06T18:32:54Z2021-05-062021-05-06T18:32:54Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18624FALCÃO, Eduardo Vieira. Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. 2016. 43f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2016. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18624porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2021-05-06T18:33:24Zoai:localhost:riufcg/18624Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-05-06T18:33:24Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. System for monitoring vibrational severity and fault detection in giant machines. |
title |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. |
spellingShingle |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. FALCÃO, Eduardo Vieira. Sistema de monitoramento de severidade vibracional Severidade vibracional - detecção Detecção de faltas em máquinas gigantes Máquinas gigantes - detecção de faltas Faltas em máquinas gigantes Manutenção preditiva NBR 10082 Níveis vibracionais - máquinas gigantes NET Compact Framework Manutenção Breakdown Manutenção Run-to-Break Manutenção preventiva Manutenção baseada no tempo Manutenção preditiva Manutenção baseada em condições Análise vibracional Inspeções em tempo real Inspeção Offline Vibrational severity monitoring system Vibrational severity - detection Fault detection in giant machines Giant machines - fault detection Faults on giant machines Predictive maintenance Vibrational levels - giant machines Breakdown Maintenance Run-to-Break Maintenance Preventive maintenance Time-based maintenance Predictive maintenance Condition-based maintenance Vibrational analysis Real-time inspections Offline Inspection Engenharia Elétrica. |
title_short |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. |
title_full |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. |
title_fullStr |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. |
title_full_unstemmed |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. |
title_sort |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. |
author |
FALCÃO, Eduardo Vieira. |
author_facet |
FALCÃO, Eduardo Vieira. |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
BARROS, Péricles Rezende. BARROS, P. R. http://lattes.cnpq.br/0722445222056063 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
FALCÃO, Eduardo Vieira. |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional Severidade vibracional - detecção Detecção de faltas em máquinas gigantes Máquinas gigantes - detecção de faltas Faltas em máquinas gigantes Manutenção preditiva NBR 10082 Níveis vibracionais - máquinas gigantes NET Compact Framework Manutenção Breakdown Manutenção Run-to-Break Manutenção preventiva Manutenção baseada no tempo Manutenção preditiva Manutenção baseada em condições Análise vibracional Inspeções em tempo real Inspeção Offline Vibrational severity monitoring system Vibrational severity - detection Fault detection in giant machines Giant machines - fault detection Faults on giant machines Predictive maintenance Vibrational levels - giant machines Breakdown Maintenance Run-to-Break Maintenance Preventive maintenance Time-based maintenance Predictive maintenance Condition-based maintenance Vibrational analysis Real-time inspections Offline Inspection Engenharia Elétrica. |
topic |
Sistema de monitoramento de severidade vibracional Severidade vibracional - detecção Detecção de faltas em máquinas gigantes Máquinas gigantes - detecção de faltas Faltas em máquinas gigantes Manutenção preditiva NBR 10082 Níveis vibracionais - máquinas gigantes NET Compact Framework Manutenção Breakdown Manutenção Run-to-Break Manutenção preventiva Manutenção baseada no tempo Manutenção preditiva Manutenção baseada em condições Análise vibracional Inspeções em tempo real Inspeção Offline Vibrational severity monitoring system Vibrational severity - detection Fault detection in giant machines Giant machines - fault detection Faults on giant machines Predictive maintenance Vibrational levels - giant machines Breakdown Maintenance Run-to-Break Maintenance Preventive maintenance Time-based maintenance Predictive maintenance Condition-based maintenance Vibrational analysis Real-time inspections Offline Inspection Engenharia Elétrica. |
description |
Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema utilizando o .NET Compact Framework que objetiva qualificar os níveis vibracionais mensurados em máquinas girantes a partir do uso da NBR10082 da ABNT e detectar faltas em desenvolvimento por meio da análise de frequência. Ao longo do texto será apresentada a teoria envolvendo a detecção de faltas em máquinas girantes e a Transformada Rápida de Fourier, bem como o .NET Compact Framework e as funcionalidades desenvolvidas. Por fim, serão apresentados ensaios realizados a partir de uma plataforma de testes e os resultados obtidos utilizando-se o sistema proposto, seguidos de uma análise acerca da sua eficácia e sugestões para trabalhos futuros. |
publishDate |
2016 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2016-10-17 2021-05-06T18:32:54Z 2021-05-06 2021-05-06T18:32:54Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18624 FALCÃO, Eduardo Vieira. Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. 2016. 43f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2016. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18624 |
url |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18624 |
identifier_str_mv |
FALCÃO, Eduardo Vieira. Sistema de monitoramento de severidade vibracional e detecção de faltas em máquinas gigantes. 2016. 43f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2016. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18624 |
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 |
Universidade Federal de Campina Grande Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI UFCG |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Campina Grande Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI UFCG |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) instacron:UFCG |
instname_str |
Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) |
instacron_str |
UFCG |
institution |
UFCG |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) |
repository.mail.fl_str_mv |
bdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.br |
_version_ |
1809744489485434880 |