Prognose de falhas em um reator do reator tubular com escoamento pistonado utilizando sistemas imunológicos artificiais
A indústria 4.0 utiliza princípios de novas tecnologias para obter resultados de melhor qualidade e produtividade, o qual a computação inteligente é uma delas. Neste trabalho é proposto uma metodologia inteligente em que o sistema imunológico artificial separa o sinal em grupamentos e determina a c...
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| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Federal de Viçosa (UFV)
2021-05-01
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| Series: | The Journal of Engineering and Exact Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://periodicos.ufv.br/jcec/article/view/12366 |
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| Summary: | A indústria 4.0 utiliza princípios de novas tecnologias para obter resultados de melhor qualidade e produtividade, o qual a computação inteligente é uma delas. Neste trabalho é proposto uma metodologia inteligente em que o sistema imunológico artificial separa o sinal em grupamentos e determina a classificação baseado em prognose de falhas pelo grau de severidade de um reator tubular com escoamento pistonado. O processo é desenvolvido da seguinte forma: basicamente, após a obtenção dos sinais de vibração do reator através de um modelo numérico, é utilizada a transformada rápida de Fourier para transformar os sinais no domínio da frequência. Posteriormente, um sistema imunológico artificial de seleção negativa realiza o diagnóstico, identificando e classificando as falhas. A motivação da aplicação desta metodologia é o processo de fiscalização de estruturas, a fim de identificar e caracterizar as falhas, bem como tomar decisões visando evitar acidentes ou desastres. Os resultados demonstram a robustez e precisão da metodologia para a aplicação proposta.
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| ISSN: | 2527-1075 |