Procedimentos para desenvolvimento de sensores virtuais para estimar parâmetros de compressores de refrigeração por meio de sinais de vibração

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Ahryman Seixas Busse de Siqueira
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/216012
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2020.
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spelling Procedimentos para desenvolvimento de sensores virtuais para estimar parâmetros de compressores de refrigeração por meio de sinais de vibraçãoEngenharia mecânicaCompressoresVibraçãoAcústicaAprendizado do computadorTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2020.Este trabalho propõe o uso de técnicas de sensoriamento virtual baseadas em modelos de aprendizado de máquina para estimar a potência sonora de compressores de refrigeração e as temperaturas de evaporação e condensação de sistemas de refrigeração por meio da medição da vibração na superfície do compressor. Métodos tradicionais para medição da potência sonora requerem ambientes de campo acústico controlado para a realização das medições, como câmaras anecoicas ou reverberantes ? no caso de métodos baseados na pressão sonora ? ou requerem elevado tempo de medição e preparação ? no caso de métodos baseados na intensidade sonora, razão pela qual poucas peças são testadas nos laboratórios dos fabricantes. O método proposto permite aumento significativo da quantidade de peças testadas, em virtude da redução do tempo demandado e da possibilidade de teste em ambiente menos restritivo. Já para a medição das temperaturas de operação do sistema de refrigeração, caracterizadas no compressor pelas pressões de sucção e de descarga, é necessária a abertura do sistema para inserir a instrumentação, um processo que descaracteriza a amostra e que só pode ser feito em laboratório. O método proposto permite que a estimativa seja feita em campo e sem a necessidade da instrumentação invasiva. Os modelos desenvolvidos foram capazes de estimar o nível de potência sonora emitido pelos compressores testados com uma raiz da diferença média quadrática de 0,22 dBA quando comparado ao resultado medido em câmara reverberante. Já para os modelos para estimar as temperaturas de evaporação e condensação, a raiz da diferença média quadrática ficou em 1,3~ºC e 3,4~ºC, respectivamente. Os resultados mostram que há enorme potencial de aplicação industrial das técnicas desenvolvidas neste trabalho.Abstract: This work proposes the use of virtual sensing techniques based on machine learning models to estimate the sound power of refrigeration compressors and the evaporating and condensing temperatures of the refrigeration system by measuring vibration on the surface of the compressor. Traditional methods of measuring the sound power require an environment with controlled sound field, such as an anechoic or a reverberation room, which results in the test of very few samples of the production. The proposed method allows a significant increase in the number of evaluation samples for sound power due to the possibility of testing on a less restrictive environment. For the measurement of the evaporating and condensing temperatures of the refrigeration system, characterized by the suction and discharge pressures on the compressor, it is necessary to open the system in order to insert the required instrumentation, a process that alter the sample and can only be made in laboratory. The proposed method allows for the estimation to be made in the field without the need for invasive instrumentation. The developed models were able to estimate the sound power level emitted by the tested compressors with a root-mean-square error of 0.22 dBA when compared with the results measured in a reverberation room. In addition, the models were able to estimate the evaporating and condensing temperatures with a root-mean-square error of 1.3~ºC and 3.4~ºC, respectively. The results indicate a great potential for industrial application of the techniques developed in this work.Flesch, Carlos AlbertoUniversidade Federal de Santa CatarinaNascimento, Ahryman Seixas Busse de Siqueira2020-10-21T21:24:39Z2020-10-21T21:24:39Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis148 p.| il., gráfs.application/pdf370238https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/216012porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-10-21T21:24:39Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/216012Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732020-10-21T21:24:39Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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