Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Infraestrutura e Desenvolvimento Energético - PPGINDE/NDAE/Tucuruí
URI Permanente desta comunidadehttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/9400
Navegar
Navegando Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Infraestrutura e Desenvolvimento Energético - PPGINDE/NDAE/Tucuruí por Agência de fomento "FADESP - Fundação de Amparo e Desenvolvimento da Pesquisa"
Agora exibindo 1 - 2 de 2
- Resultados por página
- Opções de Ordenação
Dissertação Acesso aberto (Open Access) Desenvolvimento de sistema de diagnóstico de falhas em roletes de transportadores de correia(Universidade Federal do Pará, 2024-03-28) SOARES, João Lucas Lobato; MESQUITA, Alexandre Luiz Amarante; http://lattes.cnpq.br/3605920981600245; https://orcid.org/0000-0001-5605-8381Os transportadores de correia são equipamentos essenciais na indústria de mineração e requerem monitoramento constante para manter uma boa confiabilidade. Com o objetivo de suportar a correia e o material transportado, os roletes são componentes que, constantemente, falham durante a operação, nos quais apresentam defeitos nos rolamentos e desgaste superficial na concha como modos de falha mais comuns. Assim, o monitoramento baseado em manutenção preditiva é essencial, e técnicas de aprendizado de máquina podem ser utilizadas como alternativa para detecção de falhas em equipamentos. Em diagnósticos utilizando aprendizado de máquina, a etapa de seleção de features é importante para evitar a perda de precisão na classificação da condição do equipamento. O presente estudo analisa o desempenho do algoritmo de árvore de decisão e Análise de Variância (ANOVA) como métodos alternativos para redução de dimensionalidade. Inicialmente, os sinais de vibração foram coletados nos roletes de uma bancada de transportador de correia e a Wavelet Packet Decomposition (WPD) foi aplicada aos sinais para obtenção das faixas de energia, que foram utilizadas como features para classificação. Após a determinação das melhores features, duas abordagens foram analisadas para seleção de características: uma com a aplicação do método sem redução de dimensionalidade e outra com a aplicação da árvore de decisão. Adicionalmente, foram empregados diferentes algoritmos de classificação: Máquina de Vetores de Suporte (SVM), k-ésimo Vizinho mais Próximo (kNN) e Rede Neural Artificial (ANN). Como resultados, constatou-se um desempenho superior de acurácia diagnóstica em todas as técnicas com redução de dimensionalidade das características selecionadas pela árvore de decisão. Além disso, SVM, kNN e ANN apresentaram aumentos de acuracidade dentre os modelos de diagnóstico de falha abordados.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Determinação experimental da vazão de despoeiramento na descarga de carvão coqueificável(Universidade Federal do Pará, 2021-02-26) CHAVES, Gabriel Guedes; MESQUITA, André Luiz Amarante; http://lattes.cnpq.br/1331279630816662Os mecanismos de controle de poeira durante os processos industriais são frequentemente realizados por meio dos métodos de bicos de pulverização ou por sistemas de exaustão, dotados de filtros mangas. O trabalho a seguir tem por objetivo desenvolver um método experimental para determinar o volume de exaustão em diferentes quantidades de materiais e distintas alturas de descarga de material. É apresentado um protocolo de ensaio para dimensionar sistemas de exaustão para quaisquer materiais, vazão mássica e altura de queda, sendo utilizado um método experimental no qual simula a queda de material com intuito de avaliar valores de vazão de despoeiramento experimentais para um sistema de ventilação industrial. Apresenta-se uma revisão de literatura dos modelos empíricos atuais de volume de exaustão. A correlação da metodologia é feita através da concentração de partículas respiráveis medidas pelo equipamento de medição com os dados de vazão de exaustão. Os resultados apresentados são para o carvão, comparando correlações existentes e sugeridas com os dados experimentais para três diferentes alturas de queda. Espera-se assim, amparar engenheiros projetistas no dimensionamento dos sistemas de exaustão industrial, diminuindo os danos causados pelas partículas finas nos trabalhadores e na população que vive próximo a fonte poluidora.