Candidato: Adalberto Gomes Teixeira Junior Título do trabalho: Modelagem Acústica no Auxílio ao Diagnóstico do Funcionamento de Motores de Usinas Termoelétricas Orientador(es): Joseana Macêdo Fechine Régis de Araújo e Elmar Uwe Kurt Melcher Data: 02/07/2015 Horário: 09h00min Local: Auditório do CEEI Banca examinadora: Joseana Macêdo Fechine Régis de Araújo e Elmar Uwe Kurt Melcher (orientadores), Silvana Luciene do Nascimento Cunha Costa (IFPB) e José Eustáquio Rangel de Queiroz (UFCG). Resumo: O
som gerado por motores em funcionamento contém informações sobre seu
estado e condições, tornando-se uma fonte importante para avaliação do
seu funcionamento sem a necessidade de intervenção no equipamento. A
análise do estado do equipamento muitas vezes é realizada por
diagnóstico humano, a partir da experiência vivenciada no ambiente
ruidoso de operação. Como o funcionamento dos motores é regido por um
processo periódico, o sinal de áudio gerado segue um padrão bem
definido, possibilitando, assim, a avaliação do seu estado de
funcionamento por meio desse sinal. Dentro deste contexto, a pesquisa
ora descrita trata da modelagem do sinal acústico gerado por motores em
usinas termoelétricas, aplicando técnicas de processamento digital de
sinais e inteligência artificial, com o intuito de auxiliar o
diagnóstico de falhas, minimizando a presença humana no ambiente de uma
sala de motores. A técnica utilizada baseia-se no estudo do
funcionamento dos equipamentos e dos sinais acústicos gerados por esses,
para extração de características representativas do sinal, em
diferentes domínios, combinadas a métodos de aprendizagem de máquinas,
para construção de um multiclassificador, responsável pela avaliação do
estado de funcionamento desses motores. Para avaliação da eficácia do
método proposto, foram utilizados sinais extraídos de motores da Usina
Termoelétrica Borborema Energética S.A., no âmbito do projeto REPARAI
(REPair over AiR using Artificial Intelligence, código ANEEL
PD-6471-0002/2012). Ao final do estudo, o método proposto demonstrou
acurácia próxima a 100%. A abordagem proposta caracterizou-se, portanto,
como eficiente para o diagnóstico de falhas, principalmente por não ser
um método invasivo, não exigindo, portanto, o contato direto do
avaliador humano com o motor em funcionamento. |