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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14764
Document type: | Tese |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Técnicas de caracterização de excitações em máquinas rotativas |
Author: | Oliveira, Ademyr Gonçalves de |
First Advisor: | Lépore Neto, Francisco Paulo |
First member of the Committee: | Dedini, Kátia Lucchesi Cavalca |
Second member of the Committee: | Ribeiro, Carlos Roberto |
Third member of the Committee: | Duarte, Marcus Antônio Viana |
Fourth member of the Committee: | Pederiva, Robson |
Summary: | Este trabalho apresenta uma contribuição ao estudo e caracterização de forças de excitações aplicadas em máquina rotativas, utilizando redes neurais a partir do sinal de vibração medido no equipamento. A metodologia desenvolvida é utilizada para classificar a excitação entre quatro estados de funcionamento da maquina: operação normal, excitação por força de desbalanceamento, excitação por forca assíncrona e excitação por força magnética. Uma vez encontrado o tipo de excitaçãp é possével determinar o seu ponto de aplicação e suas características de amplitude e freqüência. Aplicando uma técnica estatística de compactação dos sinais medidos, foi possível treinar com sucesso redes neurais com número de neurônios menores e consequentemente, com menor custo computacional. A eficiência e robustez das arquiteturas propostas, de redes neurais, foram avaliadas para diferentes níveis de compactação de dados e de ruídos aditivos utilizando simulação numérica de um modelo de sistemas vibratório de três graus de liberdade. A metodologia foi validada numa bancada experimental que representa uma máquina rotativa de rotor flexível. |
Abstract: | This work presents a contribution to the study and characterization of excitements forces applied in rotative machine, using neural netwoks starting from the measured vibration sign in the equipment. The developed methodology is used to classify the excitement among four states of operation conditions: normal operation, umbalance excitement force, asynchronous excitement force and magnetic excitement force. For the each excitement class it is possible to determine its application point and its amplitude and frequency characteristics. Applying a technique statistics data compress of the measured signs, it was possible to training with success neural networks with smaller number of neurons, consequently with smaller computational cost. The efficiency and robustness of the architectures proposals, of neural networks, they were appraised for different levels of data compress and of addictive noises using numeric simulation of a vibratory model of systems of three degrees of freedom. The methodology was validated in a experimental apparatus that represents rotative machine whit a flexible rotor. |
Keywords: | Redes neurais Dinâmica de rotação Forças de excitação Neural networks Rotor dynamics Excitement forces Engenharia mecânica Redes neurais (Computação) Rotores vibração Rotores dinâmica |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA |
Language: | por |
Country: | BR |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Institution Acronym: | UFU |
Department: | Engenharias |
Program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica |
Quote: | OLIVEIRA, Ademyr Gonçalves de. Técnicas de caracterização de excitações em máquinas rotativas. 1999. 162 f. Tese (Doutorado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 1999. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14764 |
Date of defense: | 25-Jun-1999 |
Appears in Collections: | TESE - Engenharia Mecânica |
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