Detecção de falhas por redes neurais em uma viga flexivel

Autor(es)

Marco Antonio de Oliveira Alves Junior

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Mecânica
• Data de defesa: 2000-05-25

Membros da banca

Eurípedes Guilherme de Oliveira Nóbrega; Pablo Siqueira Meirelles; Marcio Luiz de Andrade Netto

• Orientador: Renato Pavanello; Eurípedes Guilherme de Oliveira Nóbrega

Resumo

O objetivo deste trabalho foi utilizar redes neurais para a detecção de falha, mostrando uma aplicação sem a utilização de modelos que pode ser estendida à plantas não-lineares. Para mostrar a aplicabilidade do método neural, foi feita uma comparação deste método com um observador que estima a resposta da planta. A comparação foi feita por meio de sinais simulados e medidos das respostas de uma viga com e sem falha estrutural. Os sinais caracterizaram-se por serem as respostas para os casos sem e com controle, onde o tipo de controle aplicado foi polinomial e adaptativo autosintonizado. As falhas foram representadas de duas formas: uma trinca e adição de massa, sendo estas causadoras de redução de freqüência natural. O experimento foi realizado com uma viga flexível que possuía materiais piezoelétricos como sensores e atuadores. O estudo da representação matemática dos sistemas mecânicos, de suas trincas e da variação de massa, dos métodos de controle adotados e finalmente dos métodos de detecção de falhas, mostram como as redes neurais justificam-se neste âmbito de pesquisa (AU)

• Processo FAPESP: 98/01540-7 - Identificação por redes neurais da propagação de trincas em um eixo rotativo flexível
• Beneficiário: Marco Antonio de Oliveira Alves Júnior
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado