Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. / Made available in DSpace on 2012-10-22T05:10:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1
208616.pdf: 8194516 bytes, checksum: ca5290d7a1dc877e9df0768d06f30a63 (MD5) / A falha (avaria e/ou desgaste) da ferramenta de corte em usinagem está direta ou indiretamente ligada a diferentes grandezas físicas, relacionadas com: o material da peça, o tipo de ferramenta, as condições do processo etc. A análise e a caracterização destas grandezas em tempo real envolve a implementação de sistemas de monitoramento. O sucesso destes sistemas depende da qualidade das informações extraídas dos sinais coletados pelos sensores posicionados em locais estratégicos da máquina-ferramenta, e do algoritmo de inteligência computacional usado para analisá-las e tomar a decisão correta. No primeiro caso, a técnica de multisensores é atrativa, principalmente porque a perda de sensibilidade de um sensor pode ser compensada pela informação captada por outro. No segundo, as redes neurais artificiais destacam-se por suas habilidades em descrever características altamente não-lineares, típicas dos processos de usinagem. Dentro deste enfoque, objetiva-se apresentar o desenvolvimento e a aplicação de um sistema monitor inteligente em torneamento usando a fusão de sinais de força, vibração e emissão acústica com o intuito de reconhecer os padrões de falha da ferramenta de corte (estimação de desgastes e detecção de avarias) e com isso diagnosticar em tempo real o seu estado. A partir do diagnóstico, o sistema monitor realiza o prognóstico da vida da ferramenta (estimação do tempo de vida restante) com a ambição de definir o momento mais apropriado para sua troca.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/88055 |
Date | January 2004 |
Creators | Souza, André João de |
Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Weigaertner, Walter Lindolfo, Bittencourt, Guilherme |
Publisher | Florianópolis, SC |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Format | xvii, 211 p.| il., grafs., tabs. |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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