Banca de DEFESA: THYAGO LEITE DE VASCONCELOS LIMA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: THYAGO LEITE DE VASCONCELOS LIMA
DATA: 28/01/2020
HORA: 09:00
LOCAL: AUDITÓRIO DO PPGEM
TÍTULO: MÉTODOS NÃO INVASIVOS PARA DETECÇÃO E ISOLAMENTO DE FALHAS EM MOTORES DE COMBUSTÃO INTERNA BASEADOS EM DIMENSÕES FRACTAIS E ANÁLISE MULTIRESOLUÇÃO WAVELET
PALAVRAS-CHAVES: Sistema embarcado, diagnóstico de falhas, veículos automotivos.
PÁGINAS: 127
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Mecânica
RESUMO: Estima-se que cerca de 6% dos acidentes automobilísticos em todo o mundo são causados por falhas mecânicas. Anualmente, são gastos no mundo mais de R$ 15 trilhões em decorrência desse tipo de acidente. Diante deste cenário, a Organização Mundial de Saúde cobra que os países tornem os veículos motorizados mais seguros. A OMS afirma que 80% dos países comercializam veículos que não atendem aos padrões básicos de segurança. Atualmente, o principal sistema para diagnóstico de falhas em veículos automotivos é o baseado no padrão OBD, o computador de bordo. Contudo, tais sistemas, na maioria das vezes não fornecem informações para se identificar o componente defeituoso. Métodos baseados em análise vibracional também são empregados, mas demandam uma grande gama de sensores para se investigar um único problema. O presente trabalho apresenta um sistema totalmente não invasivo para detecção e isolamento de falhas em motores de combustão interna através do processamento de sinais sonoros. Foi desenvolvido um sistema de aquisição cujos dados são transmitidos a um smartphone no qual o sinal é processado e o usuário tem acesso às informações. Foi realizado um estudo do comportamento caótico do veículo e foi verificada a viabilidade do uso das dimensões fractais como ferramenta para diagnosticar falhas de ignição do motor e problemas na correia do alternador. Uma rede neural artificial é usada para classificação de falhas usando os dados de dimensão fractal extraída dos sons emitidos pelo motor em funcionamento. Para fins de comparação, também foi implementada uma estratégia baseada na análise multiresolução wavelet. A solução proposta permite um diagnóstico sem contato com o veículo, com baixo custo computacional, sem a necessidade de instalação de sensores e em tempo real. O sistema e o método foram validados através de testes experimentais com uma taxa de sucesso de aproximadamente 99% para as falhas consideradas.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1753873 - ABEL CAVALCANTE LIMA FILHO
Interno - 331013 - FRANCISCO ANTONIO BELO
Interno - 2454645 - MARCELO CAVALCANTI RODRIGUES
Externo ao Programa - 1296645 - KOJE DANIEL VASCONCELOS MISHINA
Externo à Instituição - ALBERDAN SANTIAGO DE AQUINO