Multiclassificador inteligente de falhas no domínio do tempo em motores de indução trifásicos alimentados por inversores de frequência

Os motores de indução desempenham um importante papel na indústria, fato este que destaca a importância do correto diagnóstico e classificação de falhas ainda em fase inicial de sua evolução, possibilitando aumento na produtividade e, principalmente, eliminando graves danos aos processos e às máquinas. Assim, a proposta desta tese consiste em apresentar um multiclassificador inteligente para o diagnóstico de motor sem defeitos, falhas de curto-circuito nos enrolamentos do estator, falhas de rotor e falhas de rolamentos em motores de indução trifásicos acionados por diferentes modelos de inversores de frequência por meio da análise das amplitudes dos sinais de corrente de estator no domínio do tempo. Para avaliar a precisão de classificação frente aos diversos níveis de severidade das falhas, foram comparados os desempenhos de quatro técnicas distintas de aprendizado de máquina; a saber: (i) Rede Fuzzy Artmap, (ii) Rede Perceptron Multicamadas, (iii) Máquina de Vetores de Suporte e (iv) k-Vizinhos-Próximos. Resultados experimentais obtidos a partir de 13.574 ensaios experimentais são apresentados para validar o estudo considerando uma ampla faixa de frequências de operação, bem como regimes de conjugado de carga em 5 motores diferentes.

Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.

O Gás Natural Liquefeito (GNL) tem, aos poucos, se tornado uma importante opção para a diversificação da matriz energética brasileira. Os navios metaneiros são os responsáveis pelo transporte do GNL desde as plantas de liquefação até as de regaseificação. Dada a importância, bem como a periculosidade, das operações de transporte e de carga e descarga de navios metaneiros, torna-se necessário não só um bom plano de manutenção como também um sistema de detecção de falhas que podem ocorrer durante estes processos. Este trabalho apresenta um método de diagnose de falhas para a operação de carga e descarga de navios transportadores de GNL através da utilização de Redes Bayesianas em conjunto com técnicas de análise de confiabilidade, como a Análise de Modos e Efeitos de Falhas (FMEA) e a Análise de Árvores de Falhas (FTA). O método proposto indica, através da leitura de sensores presentes no sistema de carga e descarga, quais os componentes que mais provavelmente estão em falha. O método fornece uma abordagem bem estruturada para a construção das Redes Bayesianas utilizadas na diagnose de falhas do sistema.

Mitigação de falhas críticas em sistemas produtivos.

O cenário competitivo e globalizado em que as empresas estão inseridas, sobretudo a partir do século XXI, associados a ciclos de vida cada vez menores dos produtos, rigorosos requisitos de qualidade, além de políticas de preservação do meio ambiente, com redução de consumo energético e de recursos hídricos, somadas às exigências legais de melhores condições de trabalho, resultaram em uma quebra de paradigma nos processos produtivos até então concebidos. Como solução a este novo cenário produtivo pode-se citar o extenso uso da automação industrial, fato que resultou em sistemas cada vez mais complexos, tanto do ponto de vista estrutural, em função do elevado número de componentes, quanto da complexidade dos sistemas de controle. A previsibilidade de todos os estados possíveis do sistema torna-se praticamente impossível. Dentre os estados possíveis pode-se citar os estados de falha que, dependendo da severidade do efeito associado à sua ocorrência, podem resultar em sérios danos para o homem, o meio ambiente e às próprias instalações, caso não sejam corretamente diagnosticados e tratados. Fatos recentes de catástrofes relacionadas à sistemas produtivos revelam a necessidade de se implementar medidas para prevenir e para mitigar os efeitos da ocorrência de falhas, com o objetivo de se evitar a ocorrência de catástrofes. De acordo com especialistas, os Sistemas Instrumentados de Segurança SIS, referenciados em normas como a IEC 61508 e IEC 61511, são uma solução para este tipo de problema. Trabalhos publicados tratam de métodos para a implementação de camadas SIS de prevenção, porém com escassez de trabalhos para camadas SIS de mitigação. Em função do desconhecimento da dinâmica do sistema em estado de falha, técnicas tradicionais de modelagem tornam-se inviáveis. Neste caso, o uso de inteligência artificial, como por exemplo a lógica fuzzy, pode se tornar uma solução para o desenvolvimento do algoritmo de controle, associadas a ferramentas de edição, modelagem e geração dos códigos de controle. A proposta deste trabalho é apresentar uma sistemática para a implementação de um sistema de controle para a mitigação de falhas críticas em sistemas produtivos, com referência às normas IEC 61508/61511, com ação antecipativa à ocorrência de catástrofes.

Isolamento de vibrios potencialmente patogênicos em moluscos bivalves

Neste estudo, 26 amostras de ostras (Crassostrea gigas) comercializadas na cidade de São Paulo e em alguns pontos do litoral de São Paulo, e 36 amostras de mexilhões (Perna perna) colhidas mensalmente em 3 pontos do litoral de Ubatuba - SP, foram submetidas à pesquisa de vibrios potencialmente patogênicos. As amostras desses moluscos eram submetidas a enriquecimento em água peptonada alcalina sem cloreto de sódio e com 1 por cento de cloreto de sódio, e GSTB. O isolamento foi realizado em ágar TCBS. Colônias sacarose positivas e negativas, sugestivas de espécies de Vibrio foram identificadas presuntivamente em meio de ágar ferro de Kligler, sendo confirmadas através de provas bioqufmicas complementares. Uma parte das amostras de vibrios potencialmente patogênicos isoladas foi submetida ao teste de Dean e teste de alça ligada em íleo de coelhos. Os vibrios potencialmente patogênicos encontrados em amostras de ostras foram V. alginolyticus (81 por cento ), V.parahaemolyticus (77 por cento ), V. cholerae não 0:1 (31 por cento ), V. fluvialis (27 por cento ), V. furnissii (19 por cento ), V. mimicus (12 por cento ) e V. vulnificus (12 por cento ) e em amostras de mexilhões foram V. alginolyticus(97 por cento ), V. parahaemolyticus(75 por cento ), V. fluvialis (47 por cento ), V. vulnificus (11 por cento ), V. cholerae não 0:1 (6 por cento ), V. furnissii (6 por cento ) e V. mimicus (6 por cento ). Observou-se acúmulo de fluido em alça ligada de íleo de coelho entre 0,25 e 0,49 ml/cm em 6,9 por cento das amostras, entre 0,5 e 0,99 ml/cm em 15,6 por cento e maior ou igual a 1 ml/cm em 15,1 por cento , e/ou intestino de camundongos lactentes (Teste de Dean) em 26,6 por cento das amostras testadas, confirmando o elevado potencial desses microrganismos em causar gastrenterite. Verificou-se ausência de variação sazonal e também, de correlação entre os vibrios potencialmente patogênicos isolados e os indicadores de contaminação fecal, confirmando que a presença desses microrganismos ocorre de forma autóctone e que, as condições climáticas foram favoráveis à sobrevivência dessas espécies em todas as épocas do ano. Considerando-se os resultados obtidos no presente estudo e o fato de que ostras e mexilhões são habitualmente ingeridos crus ou insuficientemente cozidos, pode-se concluir que sua ingestão constitui-se em um determinado grau de risco para a saúde do consumidor.