Diagnostico de defeitos em equipamentos utilizando metodos estatisticos de reconhecimento de padrões

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

1997

RESUMO

Atualmente, a maioria dos métodos de diagnóstico fundamenta-se na comparação e/ou classificação de padrões. Estes métodos têm recebido uma atenção especial nas últimas duas décadas e as teorias recentes de sistemas fuzzy, árvores de decisão, sistemas especialistas e redes neurais artificiais têm sido muito utilizadas nos processos de comparação/classificação de padrões. No entanto, grande parte destes métodos exige um esforço elevado na obtenção de padrões e inclui procedimentos complexos que inviabilizam seu uso no diagnóstico de equipamentos de menor responsabilidade e custo. Este trabalho contribui neste ponto analisando dois métodos de diagnóstico alternativos, um baseado na distância Euclideana e outro na distância de Mahalanobis. Estes métodos não exigiram um grande esforço na fase de treinamento e foram facilmente implementados. Para estudá-Ios, desenvolveu-se um trabalho experimental em um conjunto moto-bomba simulando-se alguns tipos de defeitos, tais como, desbalanceamento, obstruções nas tubulações de sucção e recalque, e modificações geométricas nas pás do rotor. A análise comparativa dos métodos foi realizada através de seus desempenhos na classificação de amostras não utilizadas na fase de treinamento. O desempenho de cada método foi calculado através de um índice de sensibilidade obtido pelo número de amostras corretamente classificadas dentro de um conjunto. O método de diagnóstico baseado na distância de Mahalanobis apresentou, em geral, melhores resultados do que o método baseado na distância Euclideana

ASSUNTO(S)

localização de falhas (engenharia) equipamento industrial - manutenção e reparos maquinas reconhecimento de padrões - metodos estatisticos bombas centrifugas - defeitos

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