Detecção de falhas por redes neurais em uma viga flexivel
Marco Antonio de Oliveira Alves Junior
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP AL87d
Campinas, SP : [s.n.], 2000.
143p. : il.
Orientadores: Euripedes Guilherme de Oliveira Nobrega, Renato Pavanello
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica
Resumo: O objetivo deste trabalho foi utilizar redes neurais para a detecção de falha, mostrando uma aplicação sem a utilização de modelos que pode ser estendida à plantas não-lineares. Para mostrar a aplicabilidade do método neural, foi feita uma comparação deste método com um observador que estima...
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Resumo: O objetivo deste trabalho foi utilizar redes neurais para a detecção de falha, mostrando uma aplicação sem a utilização de modelos que pode ser estendida à plantas não-lineares. Para mostrar a aplicabilidade do método neural, foi feita uma comparação deste método com um observador que estima a resposta da planta. A comparação foi feita por meio de sinais simulados e medidos das respostas de uma viga com e sem falha estrutural. Os sinais caracterizaram-se por serem as respostas para os casos sem e com controle, onde o tipo de controle aplicado foi polinomial e adaptativo autosintonizado. As falhas foram representadas de duas formas: uma trinca e adição de massa, sendo estas causadoras de redução de freqüência natural. O experimento foi realizado com uma viga flexível que possuía materiais piezoelétricos como sensores e atuadores. O estudo da representação matemática dos sistemas mecânicos, de suas trincas e da variação de massa, dos métodos de controle adotados e finalmente dos métodos de detecção de falhas, mostram como as redes neurais justificam-se neste âmbito de pesquisa
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Abstract: The main goal of this work is to present a neural network able to detect failures. As it was built like a state estimator, known as observer, was adopted the name of "neural observer". The advantage of this approach is that a mathematical model is not necessary and non-linear applications...
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Abstract: The main goal of this work is to present a neural network able to detect failures. As it was built like a state estimator, known as observer, was adopted the name of "neural observer". The advantage of this approach is that a mathematical model is not necessary and non-linear applications can be treated easier. To obtain results, the neural observer was compared to a robust observer, which is nowadays the most powerful tool for failure detection. The failures considered by the methods were cracks, mass variation simulation and measurement of mass variation on a beam. The experimental environment was a beam with actuators and sensors both made by piezoelectric ceramics, known as PZT
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Pavanello, Renato, 1959-
Coorientador
Meirelles, Pablo Siqueira, 1956-
Avaliador
Andrade Netto, Marcio Luiz de, 1947-2019
Avaliador
Detecção de falhas por redes neurais em uma viga flexivel
Marco Antonio de Oliveira Alves Junior
Detecção de falhas por redes neurais em uma viga flexivel
Marco Antonio de Oliveira Alves Junior
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