Classificação Automática de Defeitos em Equipamentos Rotativos a partir de Dados de Sinais de Vibração
Resumo: Os equipamentos rotativos (por exemplo, bombas e compressores) utilizados na extração e exploração de petróleo estão sujeitos a severas condições de trabalho. Elevadas pressões e temperaturas, trabalho em presença de meios agressivos, vazões muito elevadas, e necessidade de trabalho diuturno são condições críticas para qualquer componente. O monitoramento contínuo desses equipamentos, com objetivo de detectar falhas com antecedência, traz benefícios econômicos e de segurança para a empresa.
Uma maneira de se monitorar as condições dos equipamentos rotativos é através da análise de dados de sinais de vibração coletados através de acelerômetros colocados em posições chaves no equipamento. Um aumento na intensidade da vibração é um forte indicador de problema no funcionamento da máquina. Uma análise espectral dos sinais possibilita ainda identificar qual o tipo de defeito ocorrendo graças a identificação de um padrão de assinatura do defeito correspondente.
Este projeto visa estudar o uso de técnicas de aprendizado automático e inteligência computacional para realizar a identificação automática de defeitos em equipamentos rotativos a partir da análise de dados de sinais de vibração do equipamento.
Data de início: 01/08/2013
Prazo (meses): 24
Participantes:
Papel | Nome |
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Coordenador | FLÁVIO MIGUEL VAREJÃO |