Metodologia de monitoração e diagnóstico automatizado de rolamentos utilizando lógica paraconsistente, transformada de Wavelet e processamento de sinais digitais

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dc.contributor.advisorDaniel Kao Sun Tingpt_BR
dc.contributor.authorMASOTTI, PAULO H.F.pt_BR
dc.coverageNacionalpt_BR
dc.date.accessioned2014-10-09T12:52:08Zpt_BR
dc.date.accessioned2014-10-09T13:58:01Z
dc.date.available2014-10-09T12:52:08Zpt_BR
dc.date.available2014-10-09T13:58:01Z
dc.date.issued2006pt_BR
dc.description.abstractA área de monitoração e diagnóstico vem apresentando um acentuado desenvolvimento nos últimos anos com a introdução de novas técnicas de diagnóstico bem como vem contando com a contribuição dos computadores no processamento das informações e das técnicas de diagnósticos. A contribuição da inteligência artificial na automatização do diagnóstico de defeito vem se desenvolvendo continuamente e a crescente automação na indústria vêm de encontro a estas novas técnicas. Na área nuclear, é crescente a preocupação com a segurança nas instalações, e têm sido procuradas técnicas mais eficazes para aumentar o nível de segurança [59]. Algumas usinas nucleares já possuem instaladas, em algumas máquinas, sensores que permitem a verificação de suas condições operacionais. Desta forma, este trabalho também pode colaborar nesta área, ajudando no diagnóstico das condições de operação das máquinas, mais especificamente, no diagnóstico das condições dos rolamentos. O principal objetivo deste trabalho é detectar e classificar os tipos de defeitos apresentados pelos rolamentos analisados e para tal desenvolveu-se uma nova técnica de extração de característica dos sinais de aceleração, baseando-se no Zero Crossing da Transformada de Wavelet contribuindo com o desenvolvimento desta dinâmica área. Como técnica de inteligência artificial foi utilizada a Lógica Paraconsistente Anotada com dois valores (LPA2v), oferecendo a sua contribuição na automação do diagnóstico de defeitos, pois esta lógica pode tratar inclusive de resultados contraditórios que as técnicas de extração de características possam apresentar. Foi desenvolvido um programa de computador onde varias técnicas de extração de características foram utilizadas para realização de diagnóstico das condições de operação dos rolamentos. Este programa foi testado através de dados experimentais obtidas em uma bancada de ensaios para rolamentos onde defeitos previamente conhecidos foram utilizados para avaliar o desempenho das novas técnicas utilizadas. Este trabalho também se concentrou na identificação de defeitos em sua fase inicial procurando utilizar acelerômetros, pois são sensores robustos, de baixo custo e facilmente encontrados na indústria em geral. Os resultados deste trabalho foram obtidos através da utilização de um banco de dados experimental e verificou-se que os resultados de diagnósticos de defeitos mostraramse bons para defeitos em fase inicial.pt_BR
dc.description.notasgeraisTese (Doutoramento)pt_BR
dc.description.notasteseIPEN/Tpt_BR
dc.description.teseinstituicaoInstituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SPpt_BR
dc.identifier.citationMASOTTI, PAULO H.F. <b>Metodologia de monitoração e diagnóstico automatizado de rolamentos utilizando lógica paraconsistente, transformada de Wavelet e processamento de sinais digitais</b>. Orientador: Daniel Kao Sun Ting. 2006. Tese (Doutoramento) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. DOI: <a href="https://dx.doi.org/10.11606/T.85.2006.tde-28052007-165556">10.11606/T.85.2006.tde-28052007-165556</a>. Disponível em: http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/11458.
dc.identifier.doi10.11606/T.85.2006.tde-28052007-165556
dc.identifier.urihttp://repositorio.ipen.br/handle/123456789/11458pt_BR
dc.localSao Paulopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectroller bearingspt_BR
dc.subjectmechanical vibrationspt_BR
dc.subjectdefectspt_BR
dc.subjectmonitoringpt_BR
dc.subjectsystem failure analysispt_BR
dc.subjectautomationpt_BR
dc.subjectfourier transformationpt_BR
dc.subjectfuzzy logicpt_BR
dc.subjectsignalspt_BR
dc.subjectexperimental datapt_BR
dc.titleMetodologia de monitoração e diagnóstico automatizado de rolamentos utilizando lógica paraconsistente, transformada de Wavelet e processamento de sinais digitaispt_BR
dc.typeTesept_BR
dspace.entity.typePublication
ipen.autorPAULO HENRIQUE FERRAZ MASOTTI
ipen.codigoautor219
ipen.contributor.ipenauthorPAULO HENRIQUE FERRAZ MASOTTI
ipen.date.recebimento06-11pt_BR
ipen.identifier.inisS22pt_BR
ipen.identifier.ipendoc11510pt_BR
ipen.identifier.localizacaoT621.822.6 / M412mpt_BR
ipen.meioeletronicohttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85133/tde-28052007-165556/pt_BR
ipen.type.genreTese
relation.isAuthorOfPublication468cfa6e-810e-4cf4-9fc3-e524265e60fc
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sigepi.autor.atividadeMASOTTI, PAULO H.F.:219:21:Spt_BR
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