Banca de DEFESA: JOÃO MANOEL DE OLIVEIRA NETO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOÃO MANOEL DE OLIVEIRA NETO
DATA: 26/05/2023
HORA: 08:30
LOCAL: AUDITÓRIO DO PPGEM (SALA 104)
TÍTULO: DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA INTELIGENTE DE MONITORAMENTO PRESCRITIVO PARA SEVERIDADE DAS CONDIÇÕES DE FUNCIONAMENTO DE UM REDUTOR DO TIPO COROA SEM-FIM
PALAVRAS-CHAVES: Análise sonora. Severidade de vibrações. Redutor coroa sem-fim. Transformada de wavelet. Estatística. Rede neural artificial.
PÁGINAS: 199
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Mecânica
RESUMO: As máquinas industriais, de uma forma geral, se caracterizam pelo funcionamento proveniente de um motor elétrico associado a um sistema de redução de velocidade ou transmissão de força do tipo mecânico, como por exemplo através de engrenagens. Vários outros elementos compõem o sistema de funcionamento de uma máquina, e devido a carga cíclica imposta e as más condições de uso a que são impostos esse conjunto, se faz um acompanhamento preventivo ou são adotadas técnicas de manutenção preditiva de modo a prever o surgimento de falhas. Essa pesquisa tem por objetivo desenvolver um sistema inteligente, por meio da coleta de dados via análise de sinais sonoros, para realizar o diagnóstico prescritivo sobre a severidade relacionada a más condições de funcionamento em um sistema rotativo, cujo sistema de transmissão se dá por engrenagens do tipo coroa sem-fim, onde a severidade de funcionamento foi classificada em “leve”, “média” e “grave”. Os sinais sonoros foram coletados com um microfone e em simultaneidade realizou-se a análise de vibração de modo a validar os resultados obtidos. A extração das características dos sinais se deu por análise multi resolução wavelet, utilizando as informações contidas no coeficiente de detalhe 4, assim como ferramentas estatísticas, sendo essas desvio-padrão, variância e coeficiente de curtose. Identificados os padrões de funcionamento, elaborou-se a arquitetura de uma rede neural artificial multicamadas do tipo perceptron, com algoritmo backpropagation para classificação desses sinais. Como resultado obteve-se uma RNA com eficiência geral de 99,7%. Concluiuse, que o desenvolvimento do sistema inteligente prescritivo foi capaz de detectar a severidade decorrente de más condições de funcionamento inseridas no protótipo em laboratório e em um equipamento industrial, podendo servir como ferramenta auxiliar em rotinas de manutenção.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1753873 - ABEL CAVALCANTE LIMA FILHO
Externo à Instituição - ANTONIO ALMEIDA SILVA
Externo ao Programa - 1296645 - KOJE DANIEL VASCONCELOS MISHINA
Presidente - 2454645 - MARCELO CAVALCANTI RODRIGUES
Externo à Instituição - MARCOS ANTONIO DA SILVA IRMAO
Interno - 1559497 - MOISES DANTAS DOS SANTOS