Manutenção Preditiva em Turbinas a Gás Aeroderivadas Utilizando Redes Neurais Artificiais - Lima, Carlos Soriano de (2003)
A manutenção preditiva, conhecida também como manutenção orientada por condição, se baseia no monitoramento de grandezas indicativas de falhas, informando as condições de operação das máquinas, sendo a medição da vibração produzida uma das formas mais utilizadas para identificar e avaliar o potencial de dano de um defeito. Esta técnica permite a otimização e redução das interrupções dos sistemas produtivos, contribuindo por conseguinte para melhorar produtividade destes. Um sistema efetivo de monitoramento deve ser capaz de detectar falhas em máquinas em um estágio incipiente, antes que as mesmas atinjam um estágio avançado e comprometam ou provoquem paradas inesperadas do equipamento. Deve também ser projetado para medir e acompanhar a evolução das falhas e monitorar as variáveis de interesse no controle das condições de máquinas e equipamentos. Desta forma novos métodos têm sido desenvolvidos e aplicados à manutenção preventiva, dos quais um dos mais recentes é a aplicação de Redes Neurais Artificiais. Estas são capazes de extrair conhecimento de um conjunto de dados históricos ou simulados que representam um certo problema, mostrando-se satisfatoriamente eficazes no reconhecimento de alterações dos padrões, no monitoramento e diagnóstico das falhas em máquinas e equipamentos, mesmo quando os sinais de entrada são acompanhado de ruídos ou apresentam dados incompletos ou esparsos. Podem também responder em tempo real às mudanças nas condições dos sistemas baseados nos dados de vibração medidos a partir de entradas contínuas produzidas por seus sensores. Assim, neste trabalho, investigou-se a aplicação de redes neurais na interpretação de sinais de vibrações de uma turbina a gás aeroderivada a partir de uma massa de dados simulados, de modo a obter-se um diagnóstico preciso quanto às falhas, objetivando uma manutenção preditiva eficiente. Foi utilizada uma rede Perceptron de múltiplas camadas com aprendizado supervisionado, empregando o algoritmo Backpropagation. Após o treinamento, este modelo neural mostrou-se capaz de detectar e identificar defeitos usuais neste tipo de equipamento, tendo como variáveis de entrada padrões referentes às amplitudes observadas em espectros de vibração. O desempenho da rede foi testado e avaliado através de padrões não utilizados no treinamento.