MONITORAMENTO DE FALHAS EM SISTEMAS DINÂMICOS UTILIZANDO UM MÉTODO DE ANÁLISE DE DADOS BASEADO NO ALGORITMO DE SELEÇÃO NEGATIVA

Colloquium Exactarum

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ISSN: 21788332
Editor Chefe: Robson Augusto Siscoutto e Ana Paula Marques Ramos
Início Publicação: 30/11/2009
Periodicidade: Semestral
Área de Estudo: Ciências Exatas, Área de Estudo: Engenharias

MONITORAMENTO DE FALHAS EM SISTEMAS DINÂMICOS UTILIZANDO UM MÉTODO DE ANÁLISE DE DADOS BASEADO NO ALGORITMO DE SELEÇÃO NEGATIVA

Ano: 2021 | Volume: 13 | Número: 2
Autores: Driely Candido Santos, Mara Lúcia Martins Lopes, Fábio Roberto Chavarette,Bruno Ferreira Rossanês
Autor Correspondente: Driely Candido Santos | [email protected]

Palavras-chave: Algoritmo de Seleção Negativa, Rotor de Jeffcott, Monitoramento de Integridade Estrutural, Estruturas Mecânicas, Maquinas Rotativas

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Este trabalho apresenta a aplicação de um método de monitoramento e diagnóstico de falhas em estruturas mecânicas que se baseia na teoria de sinais de vibrações e nos Sistemas Imunológicos Artificiais para auxiliar no processamento de dados. Utiliza-se do Algoritmo de Seleção Negativa como ferramenta para identificação de amostras de falhas extraídas dos sinais simulados em laboratório de um rotor dinâmico. Esta metodologia pode auxiliar profissionais de manutenção de estruturas mecânicas, facilitando a tomada de decisões. O conjunto de dados empregado no processamento do sistema inteligente foi gerado por meio de experimentos. Para as condições normais (base-line) utilizaram-se os sinais do rotor em funcionamento livre, ou seja, sem acréscimo de massa desbalanceadora e para as condições de falha foram adicionadas massas desbalanceadoras ao sistema. Os resultados são satisfatórios, apresentando precisão e robustez.



Resumo Inglês:

This work presents the application of a method for monitoring and diagnosing failures in mechanical structures based on the theory of vibration signals and on Artificial Immune Systems to assist in data processing. It uses the Negative Selection Algorithm as a tool to identify fault samples extracted from the laboratory simulated signals of a dynamic rotor. This methodology can help mechanical structure maintenance professionals, facilitating decision-making. The data set used in the processing of the intelligent system was generated through experiments. For normal (base-line) conditions, the signals of the rotor in free operation were used, that is, without the addition of unbalance mass, and for the fault conditions, unbalance masseswere added to the system. The results are satisfactory, showing precision and robustness.