Detecção de falhas por redes neurais em uma viga flexivel

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alves Junior, Marco Antonio de Oliveira
Data de Publicação: 2000
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1588682
Resumo: Orientadores: Euripedes Guilherme de Oliveira Nobrega, Renato Pavanello
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spelling Detecção de falhas por redes neurais em uma viga flexivelRedes neurais (Computação)Sistemas de controle ajustávelControladores auto-ajustáveisOrientadores: Euripedes Guilherme de Oliveira Nobrega, Renato PavanelloDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: O objetivo deste trabalho foi utilizar redes neurais para a detecção de falha, mostrando uma aplicação sem a utilização de modelos que pode ser estendida à plantas não-lineares. Para mostrar a aplicabilidade do método neural, foi feita uma comparação deste método com um observador que estima a resposta da planta. A comparação foi feita por meio de sinais simulados e medidos das respostas de uma viga com e sem falha estrutural. Os sinais caracterizaram-se por serem as respostas para os casos sem e com controle, onde o tipo de controle aplicado foi polinomial e adaptativo autosintonizado. As falhas foram representadas de duas formas: uma trinca e adição de massa, sendo estas causadoras de redução de freqüência natural. O experimento foi realizado com uma viga flexível que possuía materiais piezoelétricos como sensores e atuadores. O estudo da representação matemática dos sistemas mecânicos, de suas trincas e da variação de massa, dos métodos de controle adotados e finalmente dos métodos de detecção de falhas, mostram como as redes neurais justificam-se neste âmbito de pesquisaAbstract: The main goal of this work is to present a neural network able to detect failures. As it was built like a state estimator, known as observer, was adopted the name of "neural observer". The advantage of this approach is that a mathematical model is not necessary and non-linear applications can be treated easier. To obtain results, the neural observer was compared to a robust observer, which is nowadays the most powerful tool for failure detection. The failures considered by the methods were cracks, mass variation simulation and measurement of mass variation on a beam. The experimental environment was a beam with actuators and sensors both made by piezoelectric ceramics, known as PZTMestradoMecânica dos Sólidos e Projeto MecânicoMestre em Engenharia Mecânica[s.n.]Nóbrega, Eurípedes Guilherme de Oliveira, 1950-Pavanello, Renato, 1959-Meirelles, Pablo SiqueiraAndrade Netto, Marcio Luiz deUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASAlves Junior, Marco Antonio de Oliveira20002000-05-25T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf143p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1588682ALVES JUNIOR, Marco Antonio de Oliveira. Detecção de falhas por redes neurais em uma viga flexivel. 2000. 143p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1588682. Acesso em: 14 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/190635porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T03:08:42Zoai::190635Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T03:08:42Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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