Análise de defeitos em tubos de geradores de vapor de usinas nucleares utilizando a transformada de Hilbert-Huang em sinais de inspeção por correntes parasitas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Formigoni, André Luiz
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85133/tde-24082012-134522/
Resumo: Os tubos de Geradores de Vapor em Reatores Nucleares do tipo PWR são submetidos a diferentes níveis de tensões e carregamento em altas temperaturas, reduzindo sua vida útil devido o surgimento de defeitos e corrosão. A inspeção por Correntes Parasitas é um ensaio não destrutivo usado para diagnosticar defeitos de corrosão e descontinuidades na superfície externa e interna em tubos de trocadores de calor. Esses tubos estão sujeitos a danos por diferentes mecanismos de degradação mecânica e química, tais como trincas por fadiga e corrosão sob tensão. Os sinais de inspeção por Correntes Parasitas são afetados por diferentes ruídos dificultando sua análise pelo inspetor. Esse trabalho apresenta os resultados da análise dos sinais de Correntes Parasitas usando a Transformada de Hilbert-Huang (THH) funcionando como filtro de ruídos (De-noising), como uma técnica alternativa de processamento e análise de sinais. A Transformada de Hilbert-Huang teve esse nome atribuído pela agência espacial norte-americana (NASA) para o resultado da reunião de dois processos, um método de decomposição empiricamente modal (Empirical Mode Decomposition EMD), seguido da análise espectral de Hilbert (Hilbert Spectral Analysis HSA). Os sinais de inspeção por correntes parasitas possuem características de transiente, não estacionário e não linear. A transformada de Hilbert-Huang aplicada neste trabalho forneceu dois recursos alternativos em processamento de sinais; o pré-processamento que funcionou como filtro de ruídos, e outro de análise de sinais, responsável pela identificação das características tempo-frequência-energia do sinal.
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