Made available in DSpace on 2014-10-09T12:52:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T13:58:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / A área de monitoração e diagnóstico vem apresentando um acentuado desenvolvimento nos últimos anos com a introdução de novas técnicas de diagnóstico bem como vem contando com a contribuição dos computadores no processamento das informações e das técnicas de diagnósticos. A contribuição da inteligência artificial na automatização do diagnóstico de defeito vem se desenvolvendo continuamente e a crescente automação na indústria vêm de encontro a estas novas técnicas. Na área nuclear, é crescente a preocupação com a segurança nas instalações, e têm sido procuradas técnicas mais eficazes para aumentar o nível de segurança [59]. Algumas usinas nucleares já possuem instaladas, em algumas máquinas, sensores que permitem a verificação de suas condições operacionais. Desta forma, este trabalho também pode colaborar nesta área, ajudando no diagnóstico das condições de operação das máquinas, mais especificamente, no diagnóstico das condições dos rolamentos. O principal objetivo deste trabalho é detectar e classificar os tipos de defeitos apresentados pelos rolamentos analisados e para tal desenvolveu-se uma nova técnica de extração de característica dos sinais de aceleração, baseando-se no Zero Crossing da Transformada de Wavelet contribuindo com o desenvolvimento desta dinâmica área. Como técnica de inteligência artificial foi utilizada a Lógica Paraconsistente Anotada com dois valores (LPA2v), oferecendo a sua contribuição na automação do diagnóstico de defeitos, pois esta lógica pode tratar inclusive de resultados contraditórios que as técnicas de extração de características possam apresentar. Foi desenvolvido um programa de computador onde varias técnicas de extração de características foram utilizadas para realização de diagnóstico das condições de operação dos rolamentos. Este programa foi testado através de dados experimentais obtidas em uma bancada de ensaios para rolamentos onde defeitos previamente conhecidos foram utilizados para avaliar o desempenho das novas técnicas utilizadas. Este trabalho também se concentrou na identificação de defeitos em sua fase inicial procurando utilizar acelerômetros, pois são sensores robustos, de baixo custo e facilmente encontrados na indústria em geral. Os resultados deste trabalho foram obtidos através da utilização de um banco de dados experimental e verificou-se que os resultados de diagnósticos de defeitos mostraramse bons para defeitos em fase inicial. / Tese (Doutoramento) / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ipen.br:123456789/11458 |
| Date | 09 October 2014 |
| Creators | MASOTTI, PAULO H.F. |
| Contributors | Daniel Kao Sun Ting |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional do IPEN, instname:Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares, instacron:IPEN |
| Coverage | N |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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