Orientador: Vicente Lopes Júnior / Banca: Paulo Carlos Kaminski / Banca: Walter Katsumi Sakamoto / Resumo: A tecnologia de materiais inteligentes se tornou uma área de crescente interesse para o desenvolvimento de estruturas que podem incorporar atuadores e sensores capazes de detectar falhas. Extensivas investigações têm sido focadas na tecnologia que integra materiais inteligentes no monitoramento das condições de sistemas. Vários estudos têm sido realizados na área de identificação de sistemas mecânicos e há uma tendência de introduzir otimização em projetos de monitoramento de sinais que permitirá automatização do processo e caracterização de falhas para sistemas complexos. O problema de identificação de variáveis ou detecção de falhas em sistemas mecânicos é uma classe de problemas inversos e, portanto, não apresenta uma solução única. O problema inverso consiste em determinar as causas baseando-se na observação dos efeitos. Nos problemas inversos os parâmetros de falha (comprimento de trinca e/ou localização) podem ser calculados no domínio da freqüência ou do tempo. A metodologia proposta neste trabalho utiliza dados no domínio da freqüência, e utiliza, em uma primeira etapa, o método da impedância elétrica para se determinar a localização das falhas. Numa segunda etapa é realizada a quantificação da intensidade de falhas, usando algoritmos genéticos. Algoritmos genéticos (AG) são processos de otimização baseados nos princípios de evolução natural. Um AG simula um processo de adaptação em uma população inicial de indivíduos através de operadores genéticos artificiais em cada geração. Em condições de otimização, cada indivíduo da população é codificado em um cromossomo, que representa uma solução genérica para o problema, enquanto a adaptação individual é avaliada por uma função de aptidão. / Abstract: Smart material technology has become an area of increasing interest for the development of structures that are able to incorporate actuator and sensor capabilities for fault detection. Extensive investigations have been focused on integrating smart material technology into health monitoring systems. Several studies have been accomplished in the area of identification of mechanical systems and there is a tendency of introducing optimization in projects of signals monitoring, which would allow automation in the process and characterization of faults, even for complex systems. The problem of variables identification or damage detection in mechanical systems is a class of inverse problem and, therefore, it doesn't present a unique solution. The inverse problem consists in determining the causes based on some observation of their effects. In inverse problems the damaged parameters (crack length and/or location) can be calculated in frequency or time domain. The proposal methodology is based on frequency domain, and it uses, in a first stage, the method of electric impedance to determine the location of the faults. Later on takes place the quantification of the fault intensities, in a second stage, by using genetic algorithms. Genetic algorithms (GA) are optimization processes based on principles of natural evolution. A GA simulates an adaptation process taking an initial population of individuals and applying artificial genetic operators in each generation. In optimization conditions, each individual of the population is coded in a string or chromosomes, which represents a trial solution for a certain problem, while the individual adaptation is evaluated through a fitness function. / Mestre

Duas metodologias que podem ser utilizadas na localização de defeitos em cabos isolados de alta tensão do tipo Oil Filled (OF) foram analisadas. As metodologias descritas têm como princípio a localização de vazamentos de óleo, ou seja, todo defeito seguido de vazamento de óleo poderá ser localizado a partir das mesmas. A primeira metodologia é baseada no congelamento dos cabos OF, com a linha desenergizada, a fim de localizar vazamentos de óleo de cabos OF a partir de 300 litros por mês. A segunda metodologia é baseada na utilização de traços de gás perfluorcarbono Perfluorocarbon Tracer (PFT), através de um sistema montado com equipamentos que permitem realizar a localização de vazamentos de óleo de cabos OF a partir de 100 litros por mês, sem a necessidade de desligamento da linha subterrânea. Esta dissertação propõe algumas melhorias na metodologia do congelamento e apresenta as primeiras experiências de utilização do PFT no Brasil para localização de vazamentos de óleo. / Two methods that can be used to locate faults in Oil Filled (OF) cables were analyzed. The methods described have the principle of oil leak location. All defects followed by oil leakage can be located using the same. The first method is based in OF cables freezing, with the line outage, in order to locate oil leaks from 300 liters per month and above. The second method is based on the use of tracer gas - Perfluorocarbon Tracer (PFT) and devices that allow to perform the location of oil leaks from 100 liters per month, without the need of underground line outage. This paper proposes some improvements for the freezing method and presents the first experiments in Brazil using PFT to locate oil leakage.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-26T12:49:40Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_MetodologiaBaseadaModelo.pdf: 11267988 bytes, checksum: cb8b07f0d45e0a6170a4e852b42af68f (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-26T13:04:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_MetodologiaBaseadaModelo.pdf: 11267988 bytes, checksum: cb8b07f0d45e0a6170a4e852b42af68f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-26T13:04:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_MetodologiaBaseadaModelo.pdf: 11267988 bytes, checksum: cb8b07f0d45e0a6170a4e852b42af68f (MD5) Previous issue date: 2015-05-15 / Eletronorte - Centrais Elétricas do Norte do Brasil S/A / Convencionalmente a monitoração das condições de funcionamento de uma linha de transmissão de energia e' realizada através de inspeções periódicas ao longo desta linha. Esta monitoração permite a manutenção corretiva pela constatação de falhas durante a inspeção. Uma manutenção mais eficiente deve empregar técnicas preditivas que se caracterizam pela monitoração em tempo real. As técnicas preditivas verificam o estado de funcionamento empregando modelos de funcionamento normal para a detecção de falhas e modelos de falha para a determinação e o diagnóstico a ser empregado no PDI (Fault Detection and Isolation). Por isso foi desenvolvido um modelo matemático adequado para ser aplicado em manutenção preditiva de trechos de linhas de transmissão a baixo custo, sem necessidade de sensores distribuídos ao longo da linha. Este modelo permite o emprego da metodologia de detecção de falhas (PDI) através do acompanhamento da corrente de fuga de linhas de transmissão. 0 emprego do modelo permite também a obtenção de um novo indicador da condição normal e anormal de funcionamento de uma linha de transmissão que e' a capacitância das freqüências harmônicas. A metodologia foi validada através de medidas obtidas em um trecho de linha de transmissão, e a utilização de uma rede neural artificial desenvolvida para a classificação do estado de funcionamento da Linha de Transmissão. / Conventionally monitoring operating conditions of a power transmission line is accomplished by periodic inspections along this line. This monitoring allows corrective maintenance by finding faults during the inspection. But in more efficient maintenance, predictive techniques that are characterized by real-time monitoring should be employed. The predictive techniques verify the operating status using normal function models for fault detection and fault models for the diagnosis to be employed in PDI (Fault Detection and Isolation). So, we developed a mathematical model appropriate for application to predictive maintenance of transmission line segments at low cost, without the need for sensors distributed along the line. This model allows the use of the methodology for detecting faults (PDI) by monitoring the leaka ge current of transmission lines. The use of the model also allows obtaining a new indicator of the condition of normal and abnormal functioning of a transmission line, which is the capacitance of harmonic frequencies. The model was validated through measurements obtained on a section of transmission line, by means of an artificial neural network.

CAPES; CNPq / Este trabalho apresenta uma proposta de metodologia para detecção e classificação de falhas em motores de indução trifásicos ligados diretamente à rede elétrica. O método proposto é baseado na análise dos sinais de corrente do estator, com e sem a presença de falhas nos rolamentos, estator e rotor. Um dos efeitos desses tipos de falhas é o aparecimento de componentes de frequência específicas, relacionados à velocidade de rotação da máquina. Os sinais foram analisados usando a decomposição wavelet-packet, que permite a avaliação dos sinais em bandas de frequência de tamanhos variáveis. A partir dessa decomposição, aplicaram-se medidas de previsibilidade, como entropia relativa, potência de previsão e variância de erro normalizada, obtida com a análise de componentes previsíveis. Com essas medidas, foi possível verificar quais componentes da decomposição são mais previsíveis. Neste trabalho, a variância de erro normalizada e a potência de previsão foram utilizadas como entradas para três topologias de redes neurais artificiais classificadoras: perceptron multicamadas, redes de funções de base radial e mapas auto-organizáveis de Kohonen. Foram testados seis diferentes vetores de entrada para as redes neurais, utilizando medidas de previsibilidade e número de elementos dos vetores variados. Os ensaios foram realizados considerando amostras de sinal de diferentes motores, com vários tipos de falha, operando sob diversos regimes de torque e condições de desequilíbrio de tensão. Primeiramente, os sinais foram classificados em dois padrões: com e sem a presença de falhas. Posteriormente, detectou-se o tipo de falha presente nos sinais: rolamento, estator ou rotor. Por último, as amostras foram classificadas dentro do subgrupo de falha em que estavam presentes. / This work presents a methodology for diagnosis and classification of faults in three-phase induction motors connected directly to the power grid. The proposed method is based on the analysis of the stator current signals, with and without the presence of faults in the bearings, stator and rotor. These faults cause the presence of specific frequency components that are related to the machine rotational speed. The signals were analyzed using wavelet-packet decomposition, which allows a multiresolution evaluation of the signals. Using this decomposition, we estimated some predictability measures, such as relative entropy, predictive power and normalized error variance, obtained with the predictability component analysis. With this measures, we verified which were the most predictable components. In this work, normalized error variance and the predictive power were used as inputs to three topologies of artificial neural networks used as classifiers: multilayer perceptron, radial basis function and Kohonen self-organizing maps. We tested six different input vectors to the artificial neural networks, in which we vary the predictability measures and the number of elements of the vectors. The studies were performed considering samples of signals from different motors, with various kinds of faults, working under several load conditions and with voltage unbalance. The signals were firstly classified in two patterns: with and without the presence of faults. After, we detected the kind of fault was present in the signal: bearing, stator or rotor fault. Last, the samples were classified inside the subgroup in which they were.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-05-27Bitstream added on 2014-06-13T19:14:29Z : No. of bitstreams: 1 watanabe_l_me_ilha.pdf: 2840433 bytes, checksum: dfba204f1b82da88aa2da2eca31e1d20 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / Nos últimos anos, tem havido um grande interesse das indústrias no desenvolvimento de novas técnicas de detecção e localização de falhas, pois se preocupam cada vez mais com a segurança, havendo assim, a necessidade de supervisão e monitoramento dos sistemas para que as falhas sejam evitadas ou sanadas o mais rápido possível. Determinados parâmetros em sistemas reais como massa, rigidez e amortecimento, podem variar devido ao aparecimento de falhas ou ao próprio desgaste natural dos componentes. Um aparecimento de trincas pode provocar perdas econômicas ou até conduzir a situações perigosas com paradas abruptas das máquinas e/ou equipamentos. Através do auxílio de modelos teóricos bem definidos, métodos de identificação de parâmetros, observadores de estado e auxílio à decisão foi possível desenvolver uma metodologia para detecção e localização de trincas em estruturas reticuladas, dando ênfase às tridimensionais. Foi possível detectar e localizar a trinca já no seu início e acompanhar sua propagação para uma possível parada programada. Foi utilizada a metodologia dos observadores de estado, que pode reconstruir os estados não medidos ou os valores provenientes de pontos de difícil acesso no sistema. Foi construída uma estrutura reticulada no Laboratório para validação da metodologia desenvolvida e os resultados foram bastante satisfatórios / In recent years there has been a great interest of industry in developing new techniques for detection and location of faults, because they worry more about security, so there is the need for supervision and monitoring systems so that failures are avoided or remedied as soon as possible. Certain parameters in real systems such as mass, stiffness and damping can vary due to some failures to own or wear and tear of components. An appearance of cracks can cause economic loss or even lead to dangerous situations with abrupt stopping of machines and/or equipment. Through the aid of well-defined theoretical models, methods of parameter identification, state observers and aid the decision was possible to develop a methodology for detecting and locating cracks in frame structures, emphasizing the three-dimensional. It was possible to detect and locate the crack already in its early stages and monitor its spread to a possible shutdown. Methodology was applied for observer status, which can reconstruct the unmeasured states or values from points of difficult access in the system. A reticulated structure was built at the Laboratory for validation of the methodology and the results were very satisfactory

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

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-08-03Bitstream added on 2014-06-13T20:27:41Z : No. of bitstreams: 1 morais_ts_me_ilha.pdf: 1779620 bytes, checksum: b9fc2164652299690dfd01e30502deab (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Neste trabalho desenvolveram-se metodologias de diagnóstico de falhas utilizando observadores de estado do tipo Filtro de Kalman, nas quais, as entradas para os observadores são identificadas utilizando as funções ortogonais de Fourier, Legendre e Chebyshev. Um tipo de observador denominado Proporcional-Integral é apresentado para a identificação de entradas desconhecidas. Este observador consegue estimar, sob certas condições, as entradas e ou distúrbios presentes no sistema e essas entradas são utilizadas para a diagnose de falha utilizando um observador do tipo Filtro de Kalman. Também é apresentado o desenvolvimento de uma metodologia de identificação de parâmetros bem como das forças de excitação, através das funções ortogonais, utilizando somente a resposta. Apresentam-se resultados obtidos por meio de simulações computacionais e realizados experimentalmente numa bancada de teste pertencente ao laboratório de vibrações mecânicas do Departamento de Engenharia Mecânica de Ilha Solteira. / In this work a methodology for fault diagnosis of mechanical systems was developed by using Kalman Filter state observes, in which the input of the observers are identified by using Fourier, Legendre and Chebyshev orthogonal functions. A proportional-integral observer is presented to the unknown input identification. This observer is able to find the unknown inputs of the system and these inputs are used to fault detection purposes by using a Kalman Filter Observer. The methodology for the identification of system parameters and excitation forces by using only the response of the system, through orthogonal functions. The methodology developed is applied to a mechanical structure containing vibrating tables, in the Mechanical Vibrations Laboratory, at Unesp, Ilha Solteira.

Submitted by Bruno Albuquerque de Castro null (bruno.castro@feb.unesp.br) on 2016-06-01T17:52:34Z No. of bitstreams: 1 Bruno_Albuquerque_de_Castro_MestradoEE.pdf: 3788528 bytes, checksum: 28b69717116921fa999eda08254ac160 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-06-02T19:10:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 castro_ba_me_bauru.pdf: 3788528 bytes, checksum: 28b69717116921fa999eda08254ac160 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-02T19:10:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 castro_ba_me_bauru.pdf: 3788528 bytes, checksum: 28b69717116921fa999eda08254ac160 (MD5) Previous issue date: 2016-05-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O monitoramento e a localização precoce de descargas parciais em aparelhos de alta tensão, como nos transformadores de potência, são de fundamental importância para a prevenção de problemas funcionais associados à degradação contínua dos materiais que compõe o isolamento elétrico destes tipos de aparelho. Alguns fatores críticos na operação dos transformadores, como o funcionamento em sobrecarga, superaquecimento, transitórios e sinais elétricos de grande conteúdo harmônico vinculados a sistemas chaveados, em longo prazo, fazem com que o sistema de isolação de um transformador apresente degradação de suas propriedades físicas e químicas intrínsecas aos diversos tipos de materiais utilizados para esta finalidade e, deste modo, surjam descargas parciais. Este trabalho teve como objetivo aplicar sensores piezelétricos de baixo custo para a identificação e localização de descargas parciais em transformadores de potência por meio de sistemas inteligentes do tipo Redes Neurais e sistema de inferência neuro fuzzy adaptativos. Ambos os sistemas foram treinados com algumas métricas de processamento de sinais e os resultados de erro médio de localização chegaram na casa dos milímetros. Variou-se o número de sensores acoplados e foi realizado um estudo sobre os resultados de localização obtidos. / Partial discharge damages in power transformers require high cost monitoring procedures based on corrective maintenance or even interruptions of the power system. The development of online non-invasive monitoring systems to detect partial discharges in power transformers has great relevance since it can reduce significant maintenance costs. Some critical factors in the operation of transformers such as overload, nonlinear loads, transient voltage surges by atmospheric origin and switching, can make the insulation system of transformers to lose their physical and chemical properties. Therefore, these operating conditions can cause early deterioration of the insulation, causing internal partial discharges that may develop into major defects and thus shorten the useful life of electrical equipment. This research aimed to apply a low cost piezoelectric sensors for partial discharge identification and location in power transformers through intelligent systems such as neural networks and adaptive fuzzy inference system. Both systems were trained with some signal processing metrics and the results for location error was in the region of millimeters. It was varied the number of coupled sensors and a study was conducted on the obtained location results.

Orientador: Vicente Lopes Júnior / Banca: Amarildo Tabone Paschoalini / Banca: Marcelo Areias Trindade / Resumo: Este trabalho apresenta o estudo e desenvolvimento de técnicas para o monitoramento da integridade estrutural em sistemas inteligentes com sensores e atuadores piezelétricos acoplados. Os índices de sensibilidade estudados e utilizados no monitoramento da estrutura são: índice de falha métrica, calculado diretamente do sinal de impedância elétrica dos sensores/atuadores piezelétricos; índices do sensor, calculados com as normas de sistemas ou com as matrizes grammiana de observabilidade e os índices de entrada, calculados com as matrizes grammianas de controlabilidade. Tais índices são utilizados para detectar e localizar as falhas em aplicações numéricas e experimentais. As normas de sistemas e as matrizes grammianas de controlabilidade e observabilidade são obtidas através de um modelo numérico, como por exemplo, Método dos Elementos Finitos; ou um modelo identificado experimentalmente, via o método de realização para autossistemas, mais conhecido como ERA (Eigensytem Realization Algorithm). Em uma segunda etapa do procedimento proposto, as falhas são quantificadas utilizando Redes Neurais Artificiais, que foram treinadas com as normas de sistemas e com as matrizes grammianas. / Abstract: This work presents the study and development of Structural Health Monitoring techniques for application in intelligent systems with coupled piezoelectric sensors and actuators. The indices of sensitivity for structural monitoring are based on: root-means-square deviation index, directly calculated from electric impedance signal of the piezoelectric sensors/actuators; sensor indices, calculated from system norms or observability grammian matrix, and input index, calculated from controllability grammian matrix. Such indices are used for damage detection and location in numerical and experimental applications. System norms, controllability and observability grammian matrices are obtained through numerical model, as for instance, Finite Element Method; or by experimental identification technique, via Eigensytem Realization Algorithm (ERA). In the second stage of the proposed procedure, damages were quantified using Artificial Neural Networks, that were trained with systems norms and grammian matrices. / Mestre

Muitas habilidades são requeridas aos engenheiros para o sucesso no âmbito do desenvolvimento de produtos. O constante lançamento de novos produtos, associado às crescentes exigências dos clientes e usuários exigem abordagens sistemáticas e proativas da engenharia de projeto. Dado que muitas falhas têm origens prematuras no ciclo de desenvolvimento, ferramentas de identificação de modos de falhas são usadas a fim de prevenir essas ocorrências. Mesmo o método mais tradicional e difundido, a Análise de Modo e Efeitos de Falha (FMEA), não é suficiente por si só. Nesse contexto, esta pesquisa objetivou avaliar o potencial de identificação de falhas potenciais da metodologia Determinação Antecipada de Falha (AFD). Essa ferramenta é derivada da Teoria de Solução Inventiva de Problemas (TRIZ) e recomendada na literatura por encorajar a criatividade sistemática em sua abordagem, porém inexistia a comprovação de sua eficácia. Dessa forma, na metodologia deste trabalho, foram desenvolvidos experimentos por meio de um minicurso teórico-prático sobre ambas ferramentas de predição de falhas (FMEA e AFD) direcionados a alunos de graduação em engenharia para capacitação e aplicação das metodologias. Os estudantes são acessíveis e bastante utilizados nas pesquisas de engenharia de projeto para validações de métodos. Os resultados foram colhidos por meio de formulários ao longo da atividade e embasaram esta pesquisa. Do total de 105 alunos de cinco universidades de Curitiba-PR, a uma significância de 5% e precisão de 9,5%, observou-se que ambas as ferramentas foram bem avaliadas. Comparada à FMEA, a ferramenta AFD foi mais recomendada para o desenvolvimento de produto (59%), enquanto que 61% sugeriram a FMEA para resolução de casos complexos. Embora a AFD tenha sido avaliada como mais robusta (50%) e tão eficiente quanto a FMEA, 60% dos estudantes afirmaram que a FMEA é de mais fácil utilização. Apesar disso, nas aplicações práticas, a AFD mostrou melhores resultados na identificação de falhas e causas potenciais, em 71% dos casos. Esses resultados evidenciaram as potencialidades, e também limitações, da metodologia AFD, mostrando-se um método alternativo e, ainda, pouco explorado na área de desenvolvimento de produto. / Many skills are required for the success of engineers in product development. The constant launch of new products, coupled with the increasing demands of customers and users, requires systematic and proactive approaches to design engineering. Because many faults have premature origins in the development cycle, failure mode identification tools are used to prevent such occurrences. Even the most traditional and widespread method, the Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), is not enough by itself. In this context, this research aimed to evaluate the potential of identification of faults by Anticipatory Failure Determination (AFD) methodology. This tool is derived from the Theory of Inventive Problem Solving (TRIZ) and recommended in the literature for encouraging systematic creativity in its approach, but its evidence of effectiveness was inexistent. Thus, in the methodology of this work, experiments were developed through a theoretical-practical mini-course on both fault prediction tools (FMEA and AFD) directed to undergraduate students in engineering for training and application of methodologies. Students are accessible and widely used in design engineering surveys for method validations. The results were collected through forms throughout the activity and supported this research. From the total of 105 students from five universities in Curitiba-PR, at a significance of 5% and accuracy of 9.5%, it was observed that both tools were well evaluated. Compared to FMEA, the AFD tool was more recommended for product development (59%), while 61% suggested FMEA for complex case resolution. Although AFD was rated as more robust (50%) and as effective as FMEA, 60% of students said that FMEA is easier. Nevertheless, in practical applications, AFD showed a better results in the identification of failures and potential causes in 71% of the cases. These results evidenced the potentialities, and also counterparts, of the AFD methodology, showing an alternative method and, still, little explored in the area of product development.