Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2012. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2013-02-01T11:44:43Z
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2012_LuisFernandoAlapeRealpe.pdf: 3658503 bytes, checksum: ececcd9cb32cc006058fc2745a3d1b71 (MD5) / Este trabalho apresenta uma metodologia para o desenvolvimento de um sistema de gestão
de manutenção corretiva e baseada em condição no domínio de aplicação de usinas hidrelétricas, usando a técnica de IA (Inteligência Artificial) conhecida como RBC (Raciocínio Baseado em Casos). A metodologia proposta, para as duas concepções de manutenção (corretiva e baseada em condição), é apresentada segundo a modelagem IDEF0 a qual mostra todas as etapas e módulos para a concepção do sistema. O sistema proposto visa ajudar ao operador na tomada de decisão, assim como contribuir e melhorar os procedimentos de manutenção nos domínios de aplicações industriais, por meio de técnicas de IA que permitam processar e automatizar a informação disponível de planta
permitindo uma gestão de manutenção mais sofisticada. A metodologia proposta faz uso de informações disponíveis em planta como dados on-line, off-line e históricos dos equipamentos para a elaboração e documentação de casos. Essa metodologia inclui a execução do ciclo RBC, para elaborar ou construir soluções de casos
similares às situações novas que se apresentem no domínio de aplicação. Na técnica RBC, as experiências passadas do domínio de aplicação podem se reusar para resolver novos problemas. Como caso de estudo foi elaborado um sistema computacional (protótipo) de gestão de manutenção corretiva, aplicado às motobombas da usina hidrelétrica de Balbina
seguindo a metodologia proposta. Com auxílio do framework jCOLIBRI, o protótipo RBC
é implementado. A partir da execução do mesmo, o sistema sugere ações de manutenção a distintas situações ou ocorrências de falhas ingressadas pelo usuário. Devido à constante interação entre o protótipo RBC e o especialista, interfaces gráficas de usuário foram
desenvolvidas com o intuito de facilitar esta interação e apresentar os distintos resultados em cada uma das etapas segundo o enfoque RBC. Com a fase de testes, proposta para analisar e validar as respostas do sistema, se vê que o protótipo é muito eficaz ao sugerir as
distintas recomendações de manutenção, sempre e quando os parâmetros de recuperação de casos sejam bem definidos para evitar respostas potencialmente inconsistentes. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work presents a methodology for developing a system for management corrective maintenance and condition based maintenance on the scope of hydroelectric plants, using the technique of Artificial Intelligence known as CBR (Case Based Reasoning). The proposed methodology for the two conceptions of maintenance (corrective and condition based) is presented according to IDEF0 modeling which shows all the steps and modules
for system design. The proposed system aims help to the operator in decision making as well as contribute to improve maintenance procedures in industrial areas through the use of Artificial Intelligence techniques that enable automate the processing of plant information for a maintenance management more sophisticated.
The proposed systems makes use of the plant information as on-line data, off-line data and historical information of equipment for the preparation and documentation of cases that allowed the execution of the cycle CBR for build solutions of similar cases to new situations that occur in the application domain. In the approach CBR past experiences of the application domain can reuse to solve new problems. As a case study was developed a
computational system (prototype) applied to corrective maintenance of pumps of the hydroelectric power plant of Balbina following the proposed methodology. With the help of the jCOLIBRI framework the prototype RBC is implemented, and from of the execution of the system are obtained suggests of maintenance actions to different situations or
occurrences of failures entered by the user. Due to the constant interaction between the expert and the prototype RBC, graphical user interfaces were developed to facilitate this interaction and present the different results in each step according to the RBC approach.
For validation and analysis of system a test phase was proposed and the result show that the prototype is very effective to suggest maintenance recommendations distinct, as long as the parameters of recovery of cases are well-defined to avoid potentially inconsistent responses.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/12073 |
| Date | 23 November 2012 |
| Creators | Alape Realpe, Luis Fernando |
| Contributors | Álvares, Alberto José |
| 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 UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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