Monitoramento em tempo real da qualidade de sinais de vibrações, utilizando inteligência artificial / Real time monitoring of vibration signals quality using artificial intelligence

AUTOR(ES)

Tatiana Meola

DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

Este trabalho tem como objetivo estudar a possibilidade de avaliar, em tempo real, os sinais de vibrações adquiridos para fins de monitoramento. Para isto, utilizou-se uma bancada experimental com cinco mancais de rolamentos de esferas, sem vedação e com carga aplicada no mancal central. O sistema foi caracterizado via técnicas de análise espectral e Funções Resposta em Freqüência. Cinco grupos de sinais de vibração adquiridos foram classificados da seguinte forma: sinal bom, problemas de instrumentação (cabo danificado, condicionador de sinais desligado, cabo desconectado), sensores trocados de posição, ocorrência de eventos transientes e máquina desligada. Monitoraram-se apenas os mancais de apoio para verificação da qualidade do sinal e os demais para detecção de possíveis falhas. Utilizando-se um Teste de Hipótese Nula para comparação de médias, e gráficos Boxplot, foi realizada uma análise de sensibilidade para filtrar 22 parâmetros de vibração escolhidos como sintomas de qualidade de sinal. Após a seleção dos cinco parâmetros mais sensíveis para cada mancal, os mesmos foram utilizados para treinamento de uma Rede Neural Probabilística e num Sistema de Inferência Fuzzy, os quais se mostraram aptos a classificar os sinais coletados para teste, não apresentando diferenças significativas entre os resultados (≈100% de acerto) obtidos na classificação. Como um dos mancais apresentou uma falha na gaiola durante o funcionamento, foi possível avaliar os melhores parâmetros indicativos deste defeito.

ASSUNTO(S)

qualidade de sinais de vibração mancais de rolamento mancais artificial intelligence monitoramento on line manutenção preditiva vibração signal quality of signal predictive maintenance inteligência artificial engenharia mecanica real time monitoring ball bearings

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