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Previous issue date: 2017-03-13 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / During one of the most critical water crises in Brazil, in 2015, a Folha de São Paulo Journal report showed that 37 % of all water treated in Brazil does not reach the final consumer, being the failures in pipes the main cause. This master’s work addresses this problem of waste and failure in piping, for both water and sewage. In this way the characteristics of these types of pipes as well as the most common types of faults are presented. Existing inspection piping methods are also presented. And in an attempt to help reduce this pipeline waste, a pipe failure detection method was developed to achieve a low cost solution so that it can be widely used.
The developed solution involved the development of a position control method using a reinforcement learning method, Q-Learning, which allows the robot to run through the pipe without tumbling, using only a gyroscope.
It was also developed, using infrared distance sensors and an accelerometer, a method of detecting failures in which it was possible to detect faults with only 2 mm of thickness, in all the times in which the robot passed through it. The developed method is able to overcome the instability and imprecision of the infrared sensor, allowing, during the tests, the detection of all the faults in which the robot crossed, having only 1 false failure accusation in 25 m of course at a speed 60 % greater than the maximum speed of a video inspection. The results were satisfactory, but more work on increasing the inspected surface area and redundancy of fault detection is still required. / Durante uma das mais graves crises hídricas no Brasil, em 2015, uma reportagem da Folha de São Paulo mostrou que 37% de toda a água tratada no Brasil não chega até o consumidor final, sendo as falhas nas tubulações a principal causa. Este trabalho de mestrado aborda esse problema de desperdício e falhas em tubulações, tanto de água como de esgoto. Dessa forma são apresentadas as características desses tipos de tubulações bem como os tipos mais comuns de falhas. Os métodos de inspeção de tubulações existentes também estão apresentados. E na tentativa de auxiliar na redução do desperdício em tubulações foi desenvolvido um método de detecção de falhas de tubulações, objetivando alcançar uma solução de baixo custo para que ela possa ser amplamente utilizada.
A solução criada envolveu o desenvolvimento de um método de controle de posição utilizando um método de aprendizagem por reforço, o Q-Learning, que permite o robô percorrer a tubulação sem tombar, apenas utilizando um giroscópio.
Foi desenvolvido, utilizando sensores de distância infravermelho e um acelerômetro, um método de detecção de falhas em que se conseguiu detectar falhas com apenas 2 mm de espessura, em todas as vezes em que o robô passou por ela. O método desenvolvido é capaz de superar a instabilidade e imprecisão do sensor infravermelho, permitindo, durante os testes, a detecção de todas as falhas em que o robô atravessou, tendo apenas 1 acusação de falsa falha a cada 25 m de percurso a uma velocidade mais de 60% maior que a velocidade máxima de uma vídeo inspeção. Os resultados foram satisfatórios, porém mais trabalho no aumento da área da superfície inspecionada e na redundância da detecção de falhas ainda se faz necessário.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7096 |
| Date | 13 March 2017 |
| Creators | Pinto, Danilo Sulino Silveira |
| Contributors | Silva, Karina Rocha Gomes da, Silva, Karina Rocha Gomes da, Lettnin, Djones Vinicius, Cruz Júnior, Gélson da |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC), UFG, Brasil, Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5088589215393046129, 600, 600, 600, 600, -7705723421721944646, 114589487347870764, -961409807440757778 |
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