Banca de DEFESA: MARCO ANTONIO LEANDRO CABRAL

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MARCO ANTONIO LEANDRO CABRAL
DATA : 17/01/2017
HORA: 09:30
LOCAL: Sala 04 da Escola de Ciências e Tecnologia - ECT/UFRN
TÍTULO:

CLASSIFICAÇÃO AUTOMATIZADA DE FLHA TRIBOLÓGICAS DE SISTEMAS ALTERNATIVOS COM O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NÃO SUPERVISIONADAS


PALAVRAS-CHAVES:

Tribologia, Sistemas Eletromecânicos, Manutenção, Análise de Sinais, Redes Neurais Artificiais, FMEA, Confiabilidade.


PÁGINAS: 140
RESUMO:

Prevenir, antever, evitar falhas em sistemas eletromecânicos são demandas que desafiam pesquisadores e profissionais de engenharia a décadas. Sistemas eletromecânicos apresentam processos tribológicos que resultam em fadiga de materiais e consequente perda de eficiência ou mesmo de utilidade de máquinas e equipamentos. Diversas técnicas são utilizadas na tentativa de, através da análise de sinais oriundos dos equipamentos estudados, seja possível a minimização das perdas inerentes àqueles sistemas e as consequências desses desgastes em momentos não esperados, como uma aeronave em vôo ou uma perfuratriz em um poço de petróleo. Dentre elas podemos citar a análise de vibração, medição da pressão acústica, monitoramento de temperatura, Análise de partículas de óleo lubrificante etc. Entretanto sistemas eletromecânicos são complexos e podem apresentar comportamentos inesperados. A manutenção centrada na confiabilidade necessita de  recursos tecnológicos cada vez mais rápidos, eficientes e robustos para garantir sua eficiência e eficácia. Técnicas de análise de efeitos e modos de falha (FMEA – Failure Mode Effect Analysis) em equipamentos são utilizadas para aumentar a confiabilidade de sistema de manutenção preventiva e preditiva. As redes neurais artificiais (RNA) são ferramentas computacionais que encontram aplicabilidade em diversos segmentos da pesquisa e análise de sinais, onde há necessidade do manuseio de grandes quantidades de dados, associando estatística e computação na otimização de processos dinâmicos e um alto grau de confiabilidade. São sistemas de inteligência artificial que têm capacidade de aprender, são robustas a falhas e podem apresentar resultados em tempo real. Este trabalho tem como objetivo a utilização de redes neurais artificiais para tratar sinais provenientes da monitoração de parâmetros tribológicos através do uso de uma bancada de testes para simular falhas de contato em um compressor de ar, a fim de criar um sistema de prevenção de falhas automatizado, não supervisionado, com o uso de mapas alto organizáveis, ou redes SOM (self organizaed maps), aplicado à manutenção preventiva e preditiva de processos eletromecânicos. 


MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ADELCI MENEZES DE OLIVEIRA - PETROBRAS
Externo à Instituição - ANTONIO HIGOR FREIRE DE MORAIS - IFRN
Presidente - 1753067 - EFRAIN PANTALEON MATAMOROS
Externo ao Programa - 2275732 - HERBERT RICARDO GARCIA VIANA
Externo ao Programa - 347304 - JOAO BOSCO DA SILVA
Externo ao Programa - 1142787 - JOSE ALFREDO FERREIRA COSTA
Externo à Instituição - JOSE ALVARO DE PAIVA - IFRN
Notícia cadastrada em: 14/12/2016 15:45
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