Banca de QUALIFICAÇÃO: ALDENI SUDARIO DE SOUSA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALDENI SUDARIO DE SOUSA
DATA: 20/12/2024
HORA: 09:00
LOCAL: AUDITÓRIO DO PPGEM
TÍTULO: SISTEMA DE DETECÇÃO E IDENTIFICAÇÃO DE FALHAS EM MOTORES DE CORRENTE CONTÍNUA SEM ESCOVAS BASEADO EM TEORIA DO CAOS
PALAVRAS-CHAVES: Diagnóstico, falha de desbalanceamento, motor BLDC, Teoria do Caos, Matriz de Recorrência, Redes Neurais
PÁGINAS: 92
RESUMO: O motor de corrente contínua sem escovas ou motor de corrente contínua de ímã permanente (BLDC) é um motor de corrente contínua cujo enrolamento de campo é substituído por um ímã permanente. É um tipo de motor amplamente utilizados em aplicações domésticas, aplicações industriais e aeroespaciais apresentando vantagens quando comparados aos motores com escovas e motores de indução, como simplicidade, elevada eficiência e alto desempenho dinâmico. A RQA é um método que segundo a literatura, pode ser empregado para a análise e extração de características em sistemas caóticos ou não lineares. Pela sua própria natureza, esse tipo de sistema não permite de forma evidente, que seja feita análise desta magnitude aplicando sobre estes métodos tradicionais de análise de séries temporais. O estudo baseado em Análise de RQA permite extrair, a partir da Matriz de Recorrência - MR, medidas de quantificação de recorrência que permite identificar informações objetivas a respeito das estruturas formadas no Gráfico de Recorrência-PR. As medidas de quantificação RR, DET, ENT e LAN foram escolhidas para esta pesquisa pela sua maior simplicidade de interpretação. O objetivo do estudo é a aplicação do método da MR e RQA, para através destes adquirimos as medidas de quantificação de recorrência e fazendo uso das amplamente conhecidas e aplicadas Redes Neurais realizarmos a análise de sinais, identificando e classificando em termos de criticidade se um motor BLDC está em condições de normalidade ou na presença de falha de balanceamento. Para tal, foram estudadas as condições de funcionamento do motor BLDC em situação de normalidade e em de desbalanceamento. O desbalanceamento foi infligido inserindo em uma das hélices (hélice direita) pedaços de fita isolante de peso variando de 20 mg a 400 mg e extraindo assim sinais em estado de normalidade e de desbalanceamento em diferentes faixas de velocidade. A pesquisa nos resultou ser capaz de identificar e classificar a criticidade do estado balanceado ou em estado de normalidade, apresentando a velocidade de 100% da capacidade do motor como situação que gera as melhores métricas fornecida pela rede neural, demonstrando a viabilidade da proposta de pesquisa. Observou-se ainda que as medidas de quantificação são facilmente influenciadas pelo valor da configuração dos parâmetros de entrada na RQA, os quais devem ser escolhidos com maestria
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1753873 - ABEL CAVALCANTE LIMA FILHO
Interno - 2579537 - ALISSON VASCONCELOS DE BRITO
Interno - 331013 - FRANCISCO ANTONIO BELO
Externo ao Programa - 1572287 - JORGE GABRIEL GOMES DE SOUZA RAMOS
Externo à Instituição - SUZETE ÉLIDA NÓBREGA CORREIA