Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/11422/11437
Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
Título : | Reconhecimento de padrões de condições de funcionamento de rolamentos em máquinas rotativas com auxílio de redes neurais artificiais |
Autor(es)/Inventor(es): | Barra, Fernando da Silva |
Tutor: | Pinto, Fernando Augusto de Noronha Castro |
Resumen: | Este trabalho apresenta o estudo sobre a aplicação de redes neurais artificiais para reconhecimento de padrões de condição de rolamentos em máquinas rotativas. Em um modelo experimental, localizado no Laboratório de Acústica e Vibrações da UFRJ, foram medidos sinais de vibração em um mancal específico. As condições de funcionamento da máquina foram alteradas trocando o rolamento que funcionava de forma padrão, por um rolamento defeituoso. Os sinais foram medidos utilizando acelerômetros. Com o auxílio do software LabVIEW, através do segmento Signal Express, pertencente a National Instruments, foi possível a visualização e exportação dos dados para um formato que pudesse ser tratado pelo softwareMATLAB. Os dados foram divididos em pacotes de amostras menores, as quais foram extraídas características estatísticas que foram utilizadas como parâmetros de entrada da rede neural. A Rede neural artificial escolhida foi uma rede multicamada com retropropagação e alimentação direta. Foram experimentadas diferentes configurações da rede variando a quantidade de camadas ocultas, o número de neurônios nas camadas ocultas e o método de treinamento. |
Materia: | redes neurais rolamentos máquinas rotativas sensores manutenção preditiva |
Materia CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA |
Unidade de producción: | Escola Politécnica |
Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
Fecha de publicación: | ago-2013 |
País de edición : | Brasil |
Idioma de publicación: | por |
Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
Aparece en las colecciones: | Engenharia Mecânica |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
monopoli10008432.pdf | 1.7 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.