Reconhecimento Automático de Padrões de Defeitos em Motobombas utilizando Análise de Sinais de Vibração
Nome: Suelen Marconsini LoureiroTipo: Dissertação de mestrado acadêmicoData de publicação: 17/08/2009Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| Flávio Miguel Varejão | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| Flavia Cristina Bernardini | Examinador Externo |
| Flávio Miguel Varejão | Orientador |
| Thomas Walter Rauber | Examinador Interno |
Resumo: A detecção prévia da ocorrência de defeitos em motobombas possui um papel importante na economia e segurança de sistemas petrolíferos. A análise de sinais de vibração obtidos das máquinas afetadas permite a especialistas altamente capacitados caracterizar e monitorar a sua situação. No entanto, o custo e falta de disponibilidade desses especialistas torna desejável a existência sistemas automáticos de análise.
Este trabalho descreve um processo de detecção e classificação automática de defeitos em motobombas. Técnicas de processamento de sinais são utilizadas para obter atributos descritivos a partir dos sinais de vibração. Duas abordagens são avaliadas para a seleção de características relevantes: a utilização de heurísticas com base no conhecimento do domínio (abordagem manual) e a aplicação de algoritmos de seleção (abordagem automática). Exemplos reais são submetidos a um algoritmo de aprendizado supervisionado para comparação das abordagens manual e automática de seleção.
