Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-02-26Bitstream added on 2014-06-13T18:55:43Z : No. of bitstreams: 1 koroishi_eh_me_ilha.pdf: 5293945 bytes, checksum: 3c008483c34efd2ba7e9df9a28dc4000 (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Neste trabalho desenvolveu-se uma metodologia de detecção e localização de falhas via observadores de estado projetados via LQR (Regulador Linear Quadrático) e LMIs (Desigualdades Matriciais Lineares) em sistema rotativo considerando-se suas fundações e excitações desconhecidas. A necessidade de desenvolver novas técnicas de prevenção de falhas vem da preocupação das indústrias com o bom funcionamento de seus equipamentos a fim de evitar paradas repentinas no processo produtivo. A metodologia dos observadores de estado consiste em utilizar sua capacidade de estimar estados não medidos. Assim, projeta-se um banco de observadores de estado, sendo que cada um é robusto a um determinado parâmetro sujeito a falha. Quanto à identificação de forças de excitação, durante os últimos anos, vários métodos têm sido propostos, embora nenhum deles possa ser considerado como sendo universalmente adequado a todas as situações. Neste trabalho foram utilizadas metodologias utilizando funções ortogonais de Fourier, Legendre e Chebyshev para a identificação das excitações desconhecidas. Para verificar a validade da metodologia desenvolvida tanto para a identificação de forças como detecção e localização de falhas foram simulados dois sistemas mecânicos: sistema massa-mola-amortecedor de 4 gdl (graus de liberdade) e sistema rotativo considerando-se suas fundações. Por fim, foi realizada a comprovação experimental, utilizando para isto um sistema rotativo pertencente ao laboratório de vibrações mecânicas do Departamento de Engenharia Mecânica da Faculdade de Engenharia, Campus de Ilha Solteira / In this work a methodology for faults detection and location in rotative system considering its foundation and unknown inputs was developed using state observers designed by LQR (Linear Quadratic Regulator) and LMIs (Linear Matrix Inequalities). The necessity of design new techniques of faults prevention proceeds from concerns of industries with the good worked of its equipments in order to avoid suddenly stopped in the productive process. The methodology of state observers consists to use its capacity to esteem the states not measured. So, it projects a bank of state observes, being that everyone is robust a parameter subject a fault. As at excitation forces identification, during last years, many methods have been proposed, however no one of them can be considered as universally adequate for every situation, being that in this work the methodologies using orthogonal functions of Fourier, Legendre and Chebyshev were used for unknown inputs identification. To validate the methodology two mechanicals systems were simulated: system mass-spring-damper of 4 dof (degree of freedom) and rotative system considering its foundations. At the end, the experimental proof was realized, using for this a rotative system in the mechanical vibrations laboratory at Ilha Solteira’s Mechanical Engineering Department

Universidade Federal de Goiás - Goiânia / This work presents a contribution to the study and characterization of excitements forces applied in rotative machine, using neural netwoks starting from the measured vibration sign in the equipment. The developed methodology is used to classify the excitement among four states of operation conditions: normal operation, umbalance excitement force, asynchronous excitement force and magnetic excitement force. For the each excitement class it is possible to determine its application point and its amplitude and frequency characteristics. Applying a technique statistics data compress of the measured signs, it was possible to training with success neural networks with smaller number of neurons, consequently with smaller computational cost. The efficiency and robustness of the architectures proposals, of neural networks, they were appraised for different levels of data compress and of addictive noises using numeric simulation of a vibratory model of systems of three degrees of freedom. The methodology was validated in a experimental apparatus that represents rotative machine whit a flexible rotor. / Este trabalho apresenta uma contribuição ao estudo e caracterização de forças de excitações aplicadas em máquina rotativas, utilizando redes neurais a partir do sinal de vibração medido no equipamento. A metodologia desenvolvida é utilizada para classificar a excitação entre quatro estados de funcionamento da maquina: operação normal, excitação por força de desbalanceamento, excitação por forca assíncrona e excitação por força magnética. Uma vez encontrado o tipo de excitaçãp é possével determinar o seu ponto de aplicação e suas características de amplitude e freqüência. Aplicando uma técnica estatística de compactação dos sinais medidos, foi possível treinar com sucesso redes neurais com número de neurônios menores e consequentemente, com menor custo computacional. A eficiência e robustez das arquiteturas propostas, de redes neurais, foram avaliadas para diferentes níveis de compactação de dados e de ruídos aditivos utilizando simulação numérica de um modelo de sistemas vibratório de três graus de liberdade. A metodologia foi validada numa bancada experimental que representa uma máquina rotativa de rotor flexível. / Doutor em Engenharia Mecânica