Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Aguiar, Mariana Antonia
Data de Publicação: 2001
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-28082024-100610/
Resumo: Esta pesquisa científica apresenta o estudo e desenvolvimento de um Sistema Automático Diagnóstico (SAD) de falhas baseado em tecnologia de Redes Neurais Artificiais para equipamentos eletro-mecânicos complexos. Após a revisão da literatura disponível sobre detecção e diagnóstico de falhas propõe-se a arquitetura para o SAD que constitui-se da base de dados disponível sobre um equipamento genérico a ser utilizado e as Redes Neurais Artificiais para obtenção do diagnóstico final. Como estudo de caso para esta pesquisa foi utilizada uma máquina dispensadora de cédulas similar às encontradas em agências bancárias. A escolha desse tipo de máquina ocorreu devido às queixas de seus usuários sobre desperdícios de tempo e de peças trocadas desnecessariamente durante a manutenção do equipamento. A dificuldade em se obter um diagnóstico preciso sem o auxílio de uma ferramenta de análise apropriada representa a principal causa dos enganos cometidos pela assistência técnica. O Sistema Automático Diagnóstico apresenta esse auxílio fornecendo um diagnóstico orientado para o técnico da máquina baseado na análise histórica de registros de sensores e no conhecimento sobre o equipamento interpretado por Redes Neurais Artificiais. A eficácia do Sistema Automático Diagnóstico é mostrada através das Curvas de Desempenho no final deste trabalho.
id USP_7e9ad04e3c503870c910c8aacb7b33ca
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-28082024-100610
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.Untitled in englishArtificial neural networksRedes neurais artificiaisEsta pesquisa científica apresenta o estudo e desenvolvimento de um Sistema Automático Diagnóstico (SAD) de falhas baseado em tecnologia de Redes Neurais Artificiais para equipamentos eletro-mecânicos complexos. Após a revisão da literatura disponível sobre detecção e diagnóstico de falhas propõe-se a arquitetura para o SAD que constitui-se da base de dados disponível sobre um equipamento genérico a ser utilizado e as Redes Neurais Artificiais para obtenção do diagnóstico final. Como estudo de caso para esta pesquisa foi utilizada uma máquina dispensadora de cédulas similar às encontradas em agências bancárias. A escolha desse tipo de máquina ocorreu devido às queixas de seus usuários sobre desperdícios de tempo e de peças trocadas desnecessariamente durante a manutenção do equipamento. A dificuldade em se obter um diagnóstico preciso sem o auxílio de uma ferramenta de análise apropriada representa a principal causa dos enganos cometidos pela assistência técnica. O Sistema Automático Diagnóstico apresenta esse auxílio fornecendo um diagnóstico orientado para o técnico da máquina baseado na análise histórica de registros de sensores e no conhecimento sobre o equipamento interpretado por Redes Neurais Artificiais. A eficácia do Sistema Automático Diagnóstico é mostrada através das Curvas de Desempenho no final deste trabalho.This scientific research presents the study and development of Automatic Diagnostic System (ADS) of failures for complex electromechanical equipments based on technology of Artificial Neural Networks. After the research and revision of available literature on detection and diagnosis of failures, the architecture of ADS is proposed. This architecture is constituted by available database of a generic equipament and by the Articial Neural Networks apllied in order to getting the best diagnosis. As study of case for this research a dispenser machine of ballots found in bank agencies was used. The choice of this machine occurred due to the complaints of its users on wastefulnesses of time and parts changed without necessity during the maintenance of the equipment. The difficulty in getting a reliable diagnosis without a tool of appropriate analysis is the main cause of the deceits committed for the technicians of support and maintenance. The Automatic Diagnosis System helps the technicians providing a guided diagnosis of failures of the dispenser machine of ballots base on the historical analysis of sensors and on the knowledge of functioning of the machine which is analysed and solved by Artificial Neural Networks. The effectiveness of the Diagnostic Automatic System is shown through the Curves of Performance in the end of this work.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPKovacs, Zsolt LaszloAguiar, Mariana Antonia 2001-06-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-28082024-100610/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-28T13:13:02Zoai:teses.usp.br:tde-28082024-100610Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-28T13:13:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.
Untitled in english
title Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.
spellingShingle Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.
Aguiar, Mariana Antonia
Artificial neural networks
Redes neurais artificiais
title_short Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.
title_full Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.
title_fullStr Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.
title_full_unstemmed Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.
title_sort Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.
author Aguiar, Mariana Antonia
author_facet Aguiar, Mariana Antonia
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Kovacs, Zsolt Laszlo
dc.contributor.author.fl_str_mv Aguiar, Mariana Antonia
dc.subject.por.fl_str_mv Artificial neural networks
Redes neurais artificiais
topic Artificial neural networks
Redes neurais artificiais
description Esta pesquisa científica apresenta o estudo e desenvolvimento de um Sistema Automático Diagnóstico (SAD) de falhas baseado em tecnologia de Redes Neurais Artificiais para equipamentos eletro-mecânicos complexos. Após a revisão da literatura disponível sobre detecção e diagnóstico de falhas propõe-se a arquitetura para o SAD que constitui-se da base de dados disponível sobre um equipamento genérico a ser utilizado e as Redes Neurais Artificiais para obtenção do diagnóstico final. Como estudo de caso para esta pesquisa foi utilizada uma máquina dispensadora de cédulas similar às encontradas em agências bancárias. A escolha desse tipo de máquina ocorreu devido às queixas de seus usuários sobre desperdícios de tempo e de peças trocadas desnecessariamente durante a manutenção do equipamento. A dificuldade em se obter um diagnóstico preciso sem o auxílio de uma ferramenta de análise apropriada representa a principal causa dos enganos cometidos pela assistência técnica. O Sistema Automático Diagnóstico apresenta esse auxílio fornecendo um diagnóstico orientado para o técnico da máquina baseado na análise histórica de registros de sensores e no conhecimento sobre o equipamento interpretado por Redes Neurais Artificiais. A eficácia do Sistema Automático Diagnóstico é mostrada através das Curvas de Desempenho no final deste trabalho.
publishDate 2001
dc.date.none.fl_str_mv 2001-06-18
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-28082024-100610/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-28082024-100610/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815257440506085376