Diagnóstico de falhas em equipamentos usando técnicas de redes neurais artificiais.
Esta pesquisa científica apresenta o estudo e desenvolvimento de um Sistema Automático Diagnóstico (SAD) de falhas baseado em tecnologia de Redes Neurais Artificiais para equipamentos eletro-mecânicos complexos. Após a revisão da literatura disponível sobre detecção e diagnóstico de falhas propõe-se...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2001 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-28082024-100610 |
| Acesso em linha: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-28082024-100610/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Artificial neural networks Redes neurais artificiais |
| Resumo: | Esta pesquisa científica apresenta o estudo e desenvolvimento de um Sistema Automático Diagnóstico (SAD) de falhas baseado em tecnologia de Redes Neurais Artificiais para equipamentos eletro-mecânicos complexos. Após a revisão da literatura disponível sobre detecção e diagnóstico de falhas propõe-se a arquitetura para o SAD que constitui-se da base de dados disponível sobre um equipamento genérico a ser utilizado e as Redes Neurais Artificiais para obtenção do diagnóstico final. Como estudo de caso para esta pesquisa foi utilizada uma máquina dispensadora de cédulas similar às encontradas em agências bancárias. A escolha desse tipo de máquina ocorreu devido às queixas de seus usuários sobre desperdícios de tempo e de peças trocadas desnecessariamente durante a manutenção do equipamento. A dificuldade em se obter um diagnóstico preciso sem o auxílio de uma ferramenta de análise apropriada representa a principal causa dos enganos cometidos pela assistência técnica. O Sistema Automático Diagnóstico apresenta esse auxílio fornecendo um diagnóstico orientado para o técnico da máquina baseado na análise histórica de registros de sensores e no conhecimento sobre o equipamento interpretado por Redes Neurais Artificiais. A eficácia do Sistema Automático Diagnóstico é mostrada através das Curvas de Desempenho no final deste trabalho. |
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