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Previous issue date: 2010 / Os hidrogeradores são peças chaves no circuito brasileiro de energia, sua indisponibilidade e mau funcionamento podem causar multas altíssimas a concessionárias aplicadas pela ANEEL por não atenderem a demandas e até por paradas impróprias para efetivar manutenções, além de agravar confiabilidade na garantia do fornecimento aos consumidores finais. Para garantir que isso não venha acontecer, a manutenção preditiva fornece técnicas que podem apontar as falhas analisando os “sinais vitais” originados pelo próprio equipamento. Desta forma as condições mecânicas e operacionais são periodicamente monitoradas e quando as tendências são detectadas insalubres, as peças incômodas na máquina são identificadas e programadas para manutenção. Para que essa tendência seja encontrada, utiliza-se da lógica fuzzy para modelar o comportamento dos hidrogeradores, sendo mais especifico: mancais, estator e anel coletor, inferindo conclusões prováveis de falhas. Neste trabalho, mostra o processo de construção do sistema que auxilia no diagnóstico da manutenção preditiva, desde sua metodologia de desenvolvimento por macro-atividades, definição arquitetural, conformidade dos requisitos e análise do conhecimento inserido a inteligência do sistema. O sistema foi desenvolvido em plataforma labview para servir como ferramenta de apoio. Todo o conhecimento inserido no sistema foi obtido com o corpo especialista de Eletronorte e outra parte na literatura, foi necessário aplicar o conceito de regras ao maquina de inferência fuzzy, para uma forma linguística de fácil compreensão, para que os próprios especialistas ampliem e evolua o software. / The hidrogeradores are keys-parts in the Brazilian circuit of energy, its non-availability and bad functioning can causes highest fines for the concessionaires applied for the ANEEL for not taking care of the demands and for improper to accomplish maintenances, beyond aggravating trustworthiness in the guarantee of the supply to the final consumers. To guarantee that this does not come to happen, the preditive maintenance supplies techniques that can point the imperfections analyzing the “vital signals” originated by the proper equipment. Thus the mechanical and operational conditions periodically are monitored and when the trends are detected unhealthy, the bothering parts in the machine are identified and programmed for maintenance. So that this trend is found, logic fuzzy is used of the shape the behavior of the hidropower, being more specifies: “mancais”,“estator”, “anel coletor”, inferring probable conclusions of imperfections. In this work, she shows the process of construction of the system that assists diagnosiss in it of the preditive maintenance, since its methodology of development for “macro-activities”, architectural definition, conformity of the requirements and analysis of the inserted knowledge the intelligence of the system. The system was developed in platform labview to serve as support tool. All the inserted knowledge in the system was gotten with the body specialist of Eletronorte and another part in literature, was necessary to apply the concept of rules to it schemes of inference fuzzy, for a linguistic form of easy understanding, so that the proper specialists extend and evolve software.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/2638 |
| Date | 18 November 2010 |
| Creators | LIMA, Bernardo César de Oliveira |
| Contributors | NUNES, Marcus Vinícius Alves |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFPA, Brasil, Instituto de Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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