Termografia: uma ferramenta de apoio ao diagnóstico de avarias

Desde que saiu do secretismo militar, nas ��ltimas d��cadas do s��culo passado, a termografia infravermelha, tem vindo a ampliar a sua aplica����o em todas as ��reas. A experi��ncia de obten����o de assinaturas t��rmicas de equipamentos militares e de toda a actividade militar, foram transpostas para outras ��reas de actividade e com elas todas as ferramentas de an��lise. O desenvolvimento e vulgariza����o da inform��tica e a concorr��ncia entre marcas, com a consequente diminui����o de custos, facilitou a sua divulga����o. Na manuten����o preventiva, quando correctamente utilizada, a termografia infravermelha, �� um excelente auxiliar, tendo a vantagem de ser uma ferramenta segura, vers��til, de n��o contacto e que proporciona grande rapidez de observa����o. No presente trabalho �� passado em revis��o o estado da arte no campo espec��fico do tema da disserta����o e foram estudados os princ��pios da termografia. Foram realizados tr��s trabalhos de campo, traduzidos por outras tantas inspec����es termogr��ficas em empresas metolomec��nicas e foram recolhidas imagens de exterior do edif��cio do ISEL e do parque de estacionamento. Foram ainda realizados ensaios de laborat��rio sobre desalinhamento angular onde foram obtidas imagens termogr��ficas da fase de arranque at�� ao aquecimento do modelo com os veios alinhados a duas rota����es distintas e com dois desalinhamentos angulares diferentes. Foi ainda executado um terceiro ensaio com os veis desalinhados, para confirma����o de valores. Face aos resultados, o natural desenvolvimento deste trabalho aponta para a continua����o dos ensaios neste campo de forma a confirmar os valores obtidos e estabelecer factores de correc����o para diferentes condi����es de desalinhamento e temperatura ambiente.

Simula����o, em software adequado, da sintomatologia vibracional de avarias mec��nicas de m��quinas rotativas

Trabalho Final de Mestrado para obten����o do grau de Mestre em Engenharia Mec��nica na ��rea de Manuten����o e Produ����o

Diagnóstico de avarias em motores el��tricos

Trabalho Final de Mestrado para obten����o do grau de Mestre em Engenharia Mec��nica

Diagnóstico de avarias em m��quinas rotativas utilizando a an��lise de ��rbitas

Trabalho Final de Mestrado para obten����o do grau de Mestre em Engenharia Mec��nica Perfil Manuten����o e Produ����o

Manuten����o e diagnóstico de avarias em motores de indu����o trif��sicos.

Os motores de indu����o trif��sicos s��o usados na maioria dos sistemas eletromec��nicos, pelo que a sua manuten����o reveste-se de enorme import��ncia. A monitoriza����o cont��nua dos equipamentos �� o elemento chave dos atuais sistemas de manuten����o condicionada. A an��lise espectral da corrente absorvida pelo motor est�� muito implantada na ind��stria, mas apresenta v��rias limita����es. Diversos m��todos de dete����o e diagnóstico de avarias t��m sido desenvolvidos, baseados nas m��ltiplas grandezas que caracterizam o funcionamento do motor. A an��lise no dom��nio das frequ��ncias, com recurso a t��cnicas de processamento digital de sinal, tem sido bastante explorada. Este artigo pretende focar-se nas principais causas e m��todos de diagnóstico de avarias no estator e rotor dos motores de indu����o.

Sistema de detecção e diagnóstico de falhas em geradores de indu����o duplamente alimentados

Disserta����o para obten����o do Grau de Mestre em Engenharia Electrot��cnica e de Computadores

Sistema h��brido para detecção e diagnóstico de falhas em sistemas din��micos

The industries are getting more and more rigorous, when security is in question, no matter is to avoid financial damages due to accidents and low productivity, or when it s related to the environment protection. It was thinking about great world accidents around the world involving aircrafts and industrial process (nuclear, petrochemical and so on) that we decided to invest in systems that could detect fault and diagnosis (FDD) them. The FDD systems can avoid eventual fault helping man on the maintenance and exchange of defective equipments. Nowadays, the issues that involve detection, isolation, diagnose and the controlling of tolerance fault are gathering strength in the academic and industrial environment. It is based on this fact, in this work, we discuss the importance of techniques that can assist in the development of systems for Fault Detection and Diagnosis (FDD) and propose a hybrid method for FDD in dynamic systems. We present a brief history to contextualize the techniques used in working environments. The detection of fault in the proposed system is based on state observers in conjunction with other statistical techniques. The principal idea is to use the observer himself, in addition to serving as an analytical redundancy, in allowing the creation of a residue. This residue is used in FDD. A signature database assists in the identification of system faults, which based on the signatures derived from trend analysis of the residue signal and its difference, performs the classification of the faults based purely on a decision tree. This FDD system is tested and validated in two plants: a simulated plant with coupled tanks and didactic plant with industrial instrumentation. All collected results of those tests will be discussed

Utiliza����o de redes neurais artificiais para detecção e diagnóstico de falhas

In a real process, all used resources, whether physical or developed in software, are subject to interruptions or operational commitments. However, in situations in which operate critical systems, any kind of problem may bring big consequences. Knowing this, this paper aims to develop a system capable to detect the presence and indicate the types of failures that may occur in a process. For implementing and testing the proposed methodology, a coupled tank system was used as a study model case. The system should be developed to generate a set of signals that notify the process operator and that may be post-processed, enabling changes in control strategy or control parameters. Due to the damage risks involved with sensors, actuators and amplifiers of the real plant, the data set of the faults will be computationally generated and the results collected from numerical simulations of the process model. The system will be composed by structures with Artificial Neural Networks, trained in offline mode using Matlab��

Sistema para detecção e diagnóstico de falhas em motores el��tricos de indu����o utilizando l��gica fuzzy

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

Detecção e diagnóstico de falhas n��o-supervisionados baseados em estimativa de densidade recursiva e classificador fuzzy auto-evolutivo

In this work, we propose a two-stage algorithm for real-time fault detection and identification of industrial plants. Our proposal is based on the analysis of selected features using recursive density estimation and a new evolving classifier algorithm. More specifically, the proposed approach for the detection stage is based on the concept of density in the data space, which is not the same as probability density function, but is a very useful measure for abnormality/outliers detection. This density can be expressed by a Cauchy function and can be calculated recursively, which makes it memory and computational power efficient and, therefore, suitable for on-line applications. The identification/diagnosis stage is based on a self-developing (evolving) fuzzy rule-based classifier system proposed in this work, called AutoClass. An important property of AutoClass is that it can start learning from scratch". Not only do the fuzzy rules not need to be prespecified, but neither do the number of classes for AutoClass (the number may grow, with new class labels being added by the on-line learning process), in a fully unsupervised manner. In the event that an initial rule base exists, AutoClass can evolve/develop it further based on the newly arrived faulty state data. In order to validate our proposal, we present experimental results from a level control didactic process, where control and error signals are used as features for the fault detection and identification systems, but the approach is generic and the number of features can be significant due to the computationally lean methodology, since covariance or more complex calculations, as well as storage of old data, are not required. The obtained results are significantly better than the traditional approaches used for comparison

Estudos de estrat��gias de identifica����o param��trica para detecção e diagnóstico de faltas em um processo industrial do tipo tanques comunicantes

Esta disserta����o apresenta uma t��cnica para detecção e diagnósticos de faltas incipientes. Tais faltas provocam mudan��as no comportamento do sistema sob investiga����o, o que se reflete em altera����es nos valores dos par��metros do seu modelo matem��tico representativo. Como plataforma de testes, foi elaborado um modelo de um sistema industrial em ambiente computacional Matlab/Simulink, o qual consiste em uma planta din��mica composta de dois tanques comunicantes entre si. A modelagem dessa planta foi realizada atrav��s das equa����es f��sicas que descrevem a din��mica do sistema. A falta, a que o sistema foi submetido, representa um estrangulamento gradual na tubula����o de sa��da de um dos tanques. Esse estrangulamento provoca uma redu����o lenta, de at�� 20 %, na se����o desse tubo. A t��cnica de detecção de falta foi realizada atrav��s da estima����o em tempo real dos par��metros de modelos Auto-regressivos com Entradas Ex��genas (ARX) com estimadores Fuzzy e de M��nimos Quadrados Recursivos. J��, o diagnóstico do percentual de entupimento da tubula����o foi obtido por um sistema fuzzy de rastreamento de par��metro, realimentado pela integral do res��duo de detecção. Ao utilizar essa metodologia, foi poss��vel detectar e diagnosticar a falta simulada em tr��s pontos de opera����o diferentes do sistema. Em ambas as t��cnicas testadas, o m��todo de MQR teve um bom desempenho, apenas para detectar a falta. J��, o m��todo que utilizou estima����o com supervis��o fuzzy obteve melhor desempenho, em detectar e diagnosticar as faltas aplicadas ao sistema, constatando a proposta do trabalho.

M��todo h��brido para detecção e diagnóstico de falhas baseado em res��duos

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.

Est��gio na empresa SPECMAN para a pr��tica de t��cnicas de controlo da condi����o

Trabalho Final de Mestrado para obten����o do grau de Mestre em Engenharia Mec��nica

An��lise por ultra-sons no controlo de condi����o

Trabalho Final de Mestrado para obten����o do grau de Mestre em Engenharia Mec��nica

Nova T��cnica de Imagem no Diagnóstico da Patologia Mam��ria - Tomoss��ntese Mam��ria

O cancro da mama �� uma das patologias mais frequentes nas mulheres, �� qual est�� associada uma elevada taxa de mortalidade. Sabe-se que �� detecção, diagnóstico e tratamento precoce desta patologia, est�� associada uma elevada taxa de sobreviv��ncia. Estas premissas tornam a detecção e o diagnóstico desta patologia, de import��ncia central. A mamografia �� o exame ���gold standard��� para o rastreio e diagnóstico do cancro da mama. Os sistemas convencionais de mamografia j�� demonstraram a sua mais valia na detecção de cancro da mama e de outras patologias mam��rias, no entanto t��m vindo a ser substitu��dos por sistemas digitais. A utiliza����o da mamografia digital, aumentou a exactid��o diagn��stica, especialmente em mulheres que apresentam elevada densidade do parenquima mam��rio. Apesar deste avan��o, a natureza bidimensional da mamografia traduz-se numa imagem sobreposta dos tecidos da mama, o que dificulta, n��o raras vezes, a visualiza����o de patologia, criando s��rios obst��culos �� sua detecção e diagnóstico. A tomoss��ntese mam��ria surge como uma t��cnica inovadora que, pela aquisi����o de dados tridimensionais, elimina ou reduz a sobreposi����o dos tecidos, disponibilizando informa����o mais detalhada e aumentando a sensibilidade e especificidade da mamografia. Esta t��cnica tem sido alvo de m��ltiplos estudos, contudo, o seu papel para uma poss��vel integra����o na pr��tica cl��nica n��o est��, ainda, perfeitamente esclarecido. Este trabalho pretende dar a conhecer o ���estado da arte��� da Tomoss��ntese Mam��ria e toda a tecnologia que lhe est�� subjacente, os benef��cios cl��nicos que da mesma podem advir e ainda os desafios inerentes �� sua implementa����o na pr��tica cl��nica. No desenvolvimento deste trabalho, utilizou-se uma metodologia cient��fica baseada na revis��o bibliogr��fica de conceitos inerentes �� Tomoss��ntese mam��ria, atrav��s da selec����o de artigos cient��ficos e livros de refer��ncia na ��rea em estudo, e ainda �� exposi����o ilustrativa de casos que fundamentam o potencial desta t��cnica.