Banca de DEFESA: RAUL BERNARDO DE PONTES PIRES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAUL BERNARDO DE PONTES PIRES
DATA: 18/12/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Laboratório de Integridade e Inspeção
TÍTULO: DIAGNOSTICO VIA ANÁLISE SONORA DE CONDIÇÃO E SEVERIDADE EM UM REDUTOR COROA SEM-FIM UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
PALAVRAS-CHAVES: diagnóstico inteligente, severidade, dano, redutor coroa sem fim, análise sonora, redes neurais artificias.
PÁGINAS: 155
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Mecânica
SUBÁREA: Mecânica dos Sólidos
ESPECIALIDADE: Dinâmica dos Corpos Rígidos, Elásticos e Plásticos
RESUMO: Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de diagnóstico inteligente para identificação das condições operacionais de um redutor coroa sem fim. Foi construída uma bancada experimental projetada para simular diferentes condições de funcionamento e níveis de severidade a partir do estado de referência (bom estado) como o desalinhamento angular, sobrecarga e lubrificação ineficiente. Na bancada foi implementado um sistema de aquisição de dados para análise de vibrações, utilizando basicamente um Arduino e um acelerômetro MPU 6050, e análise sonora a partir de um smartphone. Os dados de vibração foram utilizados para validar a dinâmica do sistema e realizar a análise comparativa com os sinais sonoros via Transformada Rápida de Fourier (FFT). Já para os sinais sonoros foram feitas análises no domínio do tempo, através de técnicas estatísticas como Curtose, Fator de Crista e RMS; no domínio da frequência por meio da Transformada Rápida de Fourier (FFT) e no domínio tempo – frequência utilizando a Transformada de Wavelet. Um sistema para diagnostico inteligente foi desenvolvido composto por duas redes neurais: uma responsável pela classificação da condição de funcionamento (estado de referência, desalinhamento angular, sobrecarga e lubrificação ineficiente) e outra para identificação dos níveis de severidades (leve, média e grave). A acurácia obtida para classificação da condição de funcionamento foi de 98,889% e para severidade de 98,045%. Na validação cruzada obteve-se 97,738% de acurácia média para a RNA de condição de funcionamento e 97,403% de acurácia média para a RNA de nível de severidade. A partir dos resultados obtidos, verificou-se que os sinais sonoros em conjunto com a RNA, se mostraram eficazes para a definição das condições operacionais.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2454645 - MARCELO CAVALCANTI RODRIGUES
Interno - 1753873 - ABEL CAVALCANTE LIMA FILHO
Externo ao Programa - 1296645 - KOJE DANIEL VASCONCELOS MISHINA
Externo à Instituição - ANDERSSON GUIMARAES OLIVEIRA