Desenvolvimento de um sistema de manutenção inteligente embarcado

• Autor(a) principal: Gonçalves, Luiz Fernando
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/32591
• topic: Sistemas embarcados; Inteligência artificial; Manutenção industrial; Processamento de sinais; Maintenance; Signal processing; Artificial intelligence; Adaptive filtering; Embedded systems; FPGA

A evolução tecnológica dos sensores, da eletrônica e dos sistemas embarcados melhorou o desempenho, a confiabilidade e a robustez dos sistemas assim como as atividades de manutenção, em especial, as de manutenção proativa. Estes avanços tecnológicos possibilitaram uma nova visão sobre as práticas de manutenção existentes. A expansão das áreas de processamento de sinais e inteligência artificial proporcionou novas abordagens aos sistemas de controle, promovendo a criação de novos modelos de confiabilidade e disponibilidade de equipamentos e sistemas. Além disso, aumentou a precisão no reconhecimento de padrões de falhas, ampliou a avaliação e o diagnóstico de danos em equipamentos e sistemas, e adicionou inteligência aos sistemas de manutenção existentes. Diversas técnicas de processamento de sinais (tais como a transformada de Fourier), de inteligência artificial (as redes neurais artificiais e a lógica nebulosa, por exemplo) e de filtragem adaptativa (os filtros adaptativos, como exemplo) já são utilizadas com sucesso para detectar e prevenir falhas em vários tipos de equipamentos. Os sistemas de manutenção que fazem uso das técnicas de processamento de sinais e inteligência artificial, em conjunto, por exemplo, são conhecidos como sistemas de manutenção inteligente. Através desses sistemas, é possível monitorar as condições físicas, tomar decisões, efetuar ações de manutenção e fornecer diagnósticos precisos de falhas. Este trabalho aborda a implementação de um sistema de manutenção inteligente embarcado que usa a transformada wavelet packet e os mapas auto-organizáveis ou os filtros adaptativos para detectar, classificar e prever falhas em atuadores elétricos. A idéia principal deste trabalho é determinar qual destas ferramentas, mapas auto-organizáveis ou filtros adaptativos, é a mais adequada para o embarque. Espera-se com a implantação embarcada desse sistema de manutenção, por exemplo, evitar falhas nos atuadores e promover uma maior reutilização de peças.