877 resultados para Detecção de falhas


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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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The aim of this study was to propose a Performance Evaluation System for outsourced employees of the University Restaurant of the Federal University of Rio Grande do Norte to supply the lack of evaluative instruments. According to Provision of Services Contract nº050/2010 and nº055/2011 of FURN with SAFE LOCAÇÃO DE MÃO DE OBRA LTDA ME, it is the hired company to promote periodic functional performance evaluation of the outsourced employees, but this is not done. The performance evaluation process serves to evaluate if the employees are making their tasks according to the organizations’ objectives and goals, besides that helps to find service failures and capacity of employees demands, thus contributing to improve work conditions and the global performance of the organizations. To elaborate the proposal of evaluation, it was chosen an action research with the participation of all stakeholders, employees and managers from UR. On data collect, first, outsourced employees and management servers were interviewed, in order to raise existing perceptions about performance evaluation aspects. From these data and the work routine observation, a proposal of performance evaluation was elaborated, that was appreciated, criticized and adjusted by the actors involved (employees and managers) to the final formulation of the instrument. This study also presents the necessary steps to the implementation of the Performance Evaluation System. The proposed Performance Evaluation System can be applied to the FURN assuming this process, after modification of contract terms and the approval by the ADCON. It also can serve as an example to others units that works with the provision of outsourced services, enabling so the performance evaluation to be part of the management policy of all people working in FURN.

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Polymer matrix composites offer advantages for many applications due their combination of properties, which includes low density, high specific strength and modulus of elasticity and corrosion resistance. However, the application of non-destructive techniques using magnetic sensors for the evaluation these materials is not possible since the materials are non-magnetizable. Ferrites are materials with excellent magnetic properties, chemical stability and corrosion resistance. Due to these properties, these materials are promising for the development of polymer composites with magnetic properties. In this work, glass fiber / epoxy circular plates were produced with 10 wt% of cobalt or barium ferrite particles. The cobalt ferrite was synthesized by the Pechini method. The commercial barium ferrite was subjected to a milling process to study the effect of particle size on the magnetic properties of the material. The characterization of the ferrites was carried out by x-ray diffraction (XRD), field emission gun scanning electron microscopy (FEG-SEM) and vibrating sample magnetometry (VSM). Circular notches of 1, 5 and 10 mm diameter were introduced in the composite plates using a drill bit for the non-destructive evaluation by the technique of magnetic flux leakage (MFL). The results indicated that the magnetic signals measured in plates with barium ferrite without milling and cobalt ferrite showed good correlation with the presence of notches. The milling process for 12 h and 20 h did not contribute to improve the identification of smaller size notches (1 mm). However, the smaller particle size produced smoother magnetic curves, with fewer discontinuities and improved signal-to-noise ratio. In summary, the results suggest that the proposed approach has great potential for the detection of damage in polymer composites structures

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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This master dissertation presents the study and implementation of inteligent algorithms to monitor the measurement of sensors involved in natural gas custody transfer processes. To create these algoritmhs Artificial Neural Networks are investigated because they have some particular properties, such as: learning, adaptation, prediction. A neural predictor is developed to reproduce the sensor output dynamic behavior, in such a way that its output is compared to the real sensor output. A recurrent neural network is used for this purpose, because of its ability to deal with dynamic information. The real sensor output and the estimated predictor output work as the basis for the creation of possible sensor fault detection and diagnosis strategies. Two competitive neural network architectures are investigated and their capabilities are used to classify different kinds of faults. The prediction algorithm and the fault detection classification strategies, as well as the obtained results, are presented

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This master dissertation presents the development of a fault detection and isolation system based in neural network. The system is composed of two parts: an identification subsystem and a classification subsystem. Both of the subsystems use neural network techniques with multilayer perceptron training algorithm. Two approaches for identifica-tion stage were analyzed. The fault classifier uses only residue signals from the identification subsystem. To validate the proposal we have done simulation and real experiments in a level system with two water reservoirs. Several faults were generated above this plant and the proposed fault detection system presented very acceptable behavior. In the end of this work we highlight the main difficulties found in real tests that do not exist when it works only with simulation environments

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Induction motors are one of the most important equipment of modern industry. However, in many situations, are subject to inadequate conditions as high temperatures and pressures, load variations and constant vibrations, for example. Such conditions, leaving them more susceptible to failures, either external or internal in nature, unwanted in the industrial process. In this context, predictive maintenance plays an important role, where the detection and diagnosis of faults in a timely manner enables the increase of time of the engine and the possibiity of reducing costs, caused mainly by stopping the production and corrective maintenance the motor itself. In this juncture, this work proposes the design of a system that is able to detect and diagnose faults in induction motors, from the collection of electrical line voltage and current, and also the measurement of engine speed. This information will use as input to a fuzzy inference system based on rules that find and classify a failure from the variation of thess quantities

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Web services are software units that allow access to one or more resources, supporting the deployment of business processes in the Web. They use well-defined interfaces, using web standard protocols, making possible the communication between entities implemented on different platforms. Due to these features, Web services can be integrated as services compositions to form more robust loose coupling applications. Web services are subject to failures, unwanted situations that may compromise the business process partially or completely. Failures can occur both in the design of compositions as in the execution of compositions. As a result, it is essential to create mechanisms to make the implementation of service compositions more robust and to treat failures. Specifically, we propose the support for fault recovery in service compositions described in PEWS language and executed on PEWS-AM, an graph reduction machine. To support recovery failure on PEWS-AM, we extend the PEWS language specification and adapted the rules of translation and reduction of graphs for this machine. These contributions were made both in the model of abstract machine as at the implementation level

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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The detection and diagnosis of faults, ie., find out how , where and why failures occur is an important area of study since man came to be replaced by machines. However, no technique studied to date can solve definitively the problem. Differences in dynamic systems, whether linear, nonlinear, variant or invariant in time, with physical or analytical redundancy, hamper research in order to obtain a unique solution . In this paper, a technique for fault detection and diagnosis (FDD) will be presented in dynamic systems using state observers in conjunction with other tools in order to create a hybrid FDD. A modified state observer is used to create a residue that allows also the detection and diagnosis of faults. A bank of faults signatures will be created using statistical tools and finally an approach using mean squared error ( MSE ) will assist in the study of the behavior of fault diagnosis even in the presence of noise . This methodology is then applied to an educational plant with coupled tanks and other with industrial instrumentation to validate the system.

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This master dissertation presents the study and implementation of inteligent algorithms to monitor the measurement of sensors involved in natural gas custody transfer processes. To create these algoritmhs Artificial Neural Networks are investigated because they have some particular properties, such as: learning, adaptation, prediction. A neural predictor is developed to reproduce the sensor output dynamic behavior, in such a way that its output is compared to the real sensor output. A recurrent neural network is used for this purpose, because of its ability to deal with dynamic information. The real sensor output and the estimated predictor output work as the basis for the creation of possible sensor fault detection and diagnosis strategies. Two competitive neural network architectures are investigated and their capabilities are used to classify different kinds of faults. The prediction algorithm and the fault detection classification strategies, as well as the obtained results, are presented

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Este trabalho apresenta um método para detectar falhas no funcionamento de máquinas rotativas baseado em alterações no padrão de vibração do sistema e no diagnóstico da condição de operação, por Lógica Fuzzy. As modificações ocorridas são analisadas e servem como parâmetros para predizer falhas incipientes bem como a evolução destas na condição de operação, possibilitando tarefas de manutenção preditiva. Utiliza-se uma estrutura mecânica denominada de Sistema Rotativo (Figura 1), apropriada para as simulações das falhas. Faz-se a aquisição de dados de vibração da máquina usando-se um acelerômetro em chip biaxial de baixa potência. As saídas são lidas diretamente por um contador microprocessador não requerendo um conversor A/D. Um sistema de desenvolvimento para processamento digital de sinais, baseado no microprocessador TMS320C25, o Psi25, é empregado na aquisição dos sinais de vibração (*.dat), do Sistema Rotativo. Os arquivos *.dat são processados através da ferramenta matemática computacional Matlab 5 e do programa SPTOOL. Estabelece-se o padrão de vibração, denominado assinatura espectral do Sistema Rotativo (Figura 2) Os dados são analisados pelo sistema especialista Fuzzy, devidamente calibrado para o processo em questão. São considerados, como parâmetros para a diferenciação e tomada de decisão no diagnóstico do estado de funcionamento pelo sistema especialista, a freqüência de rotação do eixo-volante e as amplitudes de vibração inerentes a cada situação de avaria. As falhas inseridas neste trabalho são desbalanceamentos no eixovolante (Figura 1), através da inserção de elementos desbalanceadores. A relação de massa entre o volante e o menor elemento desbalanceador é de 1:10000. Tomando-se como alusão o conhecimento de especialistas no que se refere a situações normais de funcionamento e conseqüências danosas, utilizam-se elementos de diferentes massas para inserir falhas e diagnosticar o estado de funcionamento pelo sistema fuzzy, que apresenta o diagnóstico de formas qualitativa: normal; falha incipiente; manutenção e perigo e quantitativa, sendo desta maneira possível a detecção e o acompanhamento da evolução da falha.

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Nos ultimos anos, com a crescente popularização das redes de computadores baseadas no protocolo IP, desde pequenas redes até metropolitanas começaram a se agrupar e a fazer do que hoje se conhece como a rede mundial de computadores.Apesar dos benefícios de comunicação e troca de informação da Internet, esse feômeno global também trouxe problemas de segurança, pois a origem e estrutura dos protocolos utilizados na comunicação entre as diversas máquinas limitam as possibilidades de prevenir, identificar ou detectar possíveis ataques ou intrusos. Assim, várias ferramentas surgiram para prevenir e auxiliar na tarefa de identicar problemas de segurança nas redes como firewalls, sniffers e sistemas de detecção de intrusão. Apesar dos benefícios trazidos por essas novas tecnologias, surgiram muitas dúvidas referentes a segurança que esses recursos proporcionam. Afinal, o desenvolvimento e validação desses sistemas são procedimentos bastante complexos e, freqüentemente, esses sitemas têm se tornado o alvo primário de um atacante. O resultado disso, não raramente, é uma falsa noção de segurança devido à utilização inadequada desses mecanismos, o que é, normalmente, mais prejudicial do que a simples inexistência de segurança em uma organização, mas cujas falhas são conhecidas por seus administradores. A realização de testes para verificação da segurança de uma organização é uma atividade fundamental a fim de alcançar um ambiente operacional seguro e de verificar a correta aplicação dos requisitos de segurança de uma organização.O uso de testes permite a uma empresa verificar com precisão a postura de segurança utilizada em seus sistemas ao mesmo tempo em que permite visualizar a sua rede da mesma maneira que um atacante a visualizaria. Ao visualizar a rede como atacante, pode-se verificar com que facilidade obtém-se informações da rede, quais suas fragilidades e a dificuldade que se tem para invadí-la. Assim, obtém-se uma visão mais realista da segurança de uma organização. Além de técnicas para a avaliação, é muito importante que se possua ferramentas para a realização desses testes. Assim, é possível automotizar a realização de testes e verificar com maior facilidade a existência de problemas em uma rede. A existência de ferramentas que testem sistemas de segurnaça é extremamente importante e necessária, pois, afinal, a segurança de toda uma rede pode depender fortemente de algum desses sistemas. Este trabalho apresenta as técncias existentes para a injecção de falhas visando verificar as que são mais eficientes para a valiação de sistemas de segurança de rede. Adicionalmente são apresentadas algumas técnicas para o teste de mecanismos de segurança e algumas ferramentas existentes para a realizão de tais testes. A partir desses estudos, é apresentado um modelo de ferramenta adequando as funções de um sistema de injeção de falhas ao teste de mecanismos de segurança em rede. Um protótipo essa ferramenta foi desenvolvido e é apresentado neste trabalho. Esse protótipo permite o envio e o recebimento de pacotes da pilha TCP/IP, podendo testar problemas em protocolos e sistemas utilizados na rede. E, através da utilização de plug-ins, permite que diversos tipos de ataque mais sofisticados possam ser realizados.

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O presente trabalho explora a aplicação de técnicas de injeção de falhas, que simulam falhas transientes de hardware, para validar o mecanismo de detecção e de recuperação de erros, medir os tempos de indisponibilidade do banco de dados após a ocorrência de uma falha que tenha provocado um FUDVK. Adicionalmente, avalia e valida a ferramenta de injeção de falhas FIDe, utilizada nos experimentos, através de um conjunto significativo de testes de injeção de falhas no ambiente do SGBD. A plataforma experimental consiste de um computador Intel Pentium 550 MHz com 128 MB RAM, do sistema operacional Linux Conectiva kernel versão 2.2.13. O sistema alvo das injeções de falhas é o SGBD centralizado InterBase versão 4.0. As aplicações para a carga de trabalho foram escritas em VFULSWV SQL e executadas dentro de uma sessão chamada LVTO. Para a injeção de falhas foram utilizadas três técnicas distintas: 1) o comando NLOO do sistema operacional; 2) UHVHW geral no equipamento; 3) a ferramenta de injeção de falhas FIDe, desenvolvida no grupo de injeção de falhas do PPGC da UFRGS. Inicialmente são introduzidos e reforçados os conceitos básicos sobre o tema, que serão utilizados no decorrer do trabalho e são necessários para a compreensão deste estudo. Em seguida é apresentada a ferramenta de injeção de falhas Xception e são também analisados alguns experimentos que utilizam ferramentas de injeção de falhas em bancos de dados. Concluída a revisão bibliográfica é apresentada a ferramenta de injeção de falhas – o FIDe, o modelo de falhas adotado, a forma de abordagem, a plataforma de hardware e software, a metodologia e as técnicas utilizadas, a forma de condução dos experimentos realizados e os resultados obtidos com cada uma das técnicas. No total foram realizados 3625 testes de injeções de falhas. Com a primeira técnica foram realizadas 350 execuções, com a segunda técnica foram realizadas 75 execuções e com a terceira técnica 3200 execuções, em 80 testes diferentes. O modelo de falhas proposto para este trabalho refere-se a falhas de crash baseadas em corrupção de memória e registradores, parada de CPU, aborto de transações ou reset geral. Os experimentos foram divididos em três técnicas distintas, visando a maior cobertura possível de erros, e apresentam resultados bastante diferenciados. Os experimentos com o comando NLOO praticamente não afetaram o ambiente do banco de dados. Pequeno número de injeção de falhas com o FIDe afetaram significativamente a dependabilidade do SGBD e os experimentos com a técnica de UHVHW geral foram os que mais comprometeram a dependabilidade do SGBD.