Dionísio Henrique Carvalho de Sá Só Martins (Qualificação)

CENTRO FEDERAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA CELSO SUCKOW DA FONSECA DIRETORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE

COORDENADORIA DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INSTRUMENTAÇÃO E ÓPTICA APLICADA

A Coordenadoria do Programa de Pós-Graduação em Instrumentação e Óptica Aplicada tem a satisfação de convidá-lo para assistir à

D E F E S A D E Q U A L I F I C A Ç Ã O

COM O TÍTULO:

“SISTEMA DE DIAGNÓSTICO E PREDIÇÃO DE FALHAS EM MÁQUINAS ROTATIVAS”

Por

DIONÍSIO HENRIQUE CARVALHO DE SÁ SÓ MARTINS

Resumo

Os gastos com manutenção de equipamentos têm grande importância para a administração de uma empresa ou indústria. Logo, é de suma importância que técnicas de monitoramento e supervisão das condições dos equipamentos sejam desenvolvidas, de modo a promover otimização de recursos, planejamento adequado e cumprimento de normas de segurança. A detecção de falhas na análise de vibrações mecânicas é crucial em máquinas industriais, permitindo a detecção de falhas em um estágio inicial, possibilitando assim que ações preventivas sejam realizadas. Esta pesquisa tem como objetivo realizar a identificação e a predição de falhas simples ou combinadas através da utilização de algoritmos inteligentes na análise de sinais de vibrações usando uma bancada de simulação de um motor rotativo. Nesta fase da pesquisa foram analisados quatro tipos de condições de operação: normal, desbalanceamento, desbalanceamento associado a desalinhamento horizontal e desbalanceamento associado a desalinhamento vertical. A finalidade da utilização destas condições foi verificar a eficácia da identificação de falhas combinadas. Também foi verificado como a associação do desalinhamento ao defeito de desbalanceamento altera o nível de severidade do motor elétrico. A separação do conjunto de dados foi realizada através da técnica de validação cruzada K-fold, para diminuir a inserção de viés nos resultados dos algoritmos. Dentre os algoritmos testados até o momento, o algoritmo K-vizinhos mais próximos foi o que apresentou maior eficácia (81,36% de acerto). Nesta etapa da pesquisa foi desenvolvido um sistema supervisório que permite o monitoramento do estado de funcionamento do motor e o envio de mensagens de alerta através de comunicação Bluetooth para dispositivos móveis como celular e tablet.

Banca Examinadora composta pelos Doutores:

Diego Barreto Haddad, Orientador(a) Amaro Azevedo de Lima, Coorientador(a)

Ana Lucia Ferreira de Barros (MEI), CEFET/RJ

Ulisses Admar Barbosa Vicente Monteiro (MEP), UFRJ

Local e data:

• Plataforma Teams (Acesse a Live da Defesa Aqui)
• 28 de julho de 2020
• 10:00h