Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.
Autor(a) principal: | |
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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. |
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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 |
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