Submitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2017-02-17T15:32:24Z No. of bitstreams: 1 Dissertação J R Pacheco.pdf: 628707 bytes, checksum: 7d202afb9b4dff0b0674f5ffc4fd9874 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-17T15:40:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação J R Pacheco.pdf: 628707 bytes, checksum: 7d202afb9b4dff0b0674f5ffc4fd9874 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-17T15:40:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação J R Pacheco.pdf: 628707 bytes, checksum: 7d202afb9b4dff0b0674f5ffc4fd9874 (MD5) / Esta dissertação tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma metodologia de reconhecimento de padrões de vibração em máquinas rotativas utilizando redes neurais artificiais. A proposta é reproduzir o diagnóstico dado por especialistas em vibração ao analisar um espectro de freqüência gerado a partir de dados de vibração coletado por sensores instalados em diversos pontos de uma máquina rotativa. Juntamente com a metodologia foi desenvolvido um algoritmo em programa Matlab, software amplamente utilizado e conhecido nos meios acadêmicos. De modo diferente do que é encontrado em sistemas industriais comercializados por empresas especializadas, o código do programa é aberto e com isto pode ser compreendido, aperfeiçoado ou ampliado por outros pesquisadores, especialistas em vibração ou engenheiros de manutenção. Pode também ser ajustado a condições próprias de cada instalação ou características de operação de grupo de máquinas a ser analisado. Os dados de vibração foram obtidos de uma empresa especializada que atua no Pólo Petroquímico de Camaçari. Com o uso desta metodologia, o pesquisador ou profissional da área de manutenção pode, a partir de dados gerados por coletores de dados de vibração, aplicar o método para desenvolver, por exemplo, um programa de manutenção preditiva para um grupo de máquinas. Devido ao foco do trabalho ser de caráter aplicativo, é evitado o uso de demonstrações matemáticas, focando em utilização de ferramentas já dominadas como a Análise de Fourier e algoritmos para redes neurais, amplamente disponíveis na literatura. Uma das contribuições deste trabalho é mostrar que um sistema de reconhecimento de padrões de vibração pode ser desenvolvido facilmente a partir das ferramentas citadas, com baixo custo e sem necessidade de um modelo matemático específico para a máquina a ser analisada. Uma outra contribuição é mostrar mais um estudo de caso de aplicações de redes neurais em manutenção preditiva de máquinas. Os fundamentos para o desenvolvimento de um software aberto para monitoração e diagnóstico de vibração foram definidos. Restringe-se o âmbito da pesquisa a problemas de vibração causados por desbalanceamento do rotor ou desalinhamento do eixo em máquinas rotativas, problemas que são considerados bastante comuns em um ambiente industrial