Metodologias para reconhecimento de padrões em sistemas SHM utilizando a técnica da Impedância Eletromecânica (E/M)

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Gonsalez, Camila Gianini [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/94506
Resumo: Pesquisadores de diversas partes do mundo se empenham em desenvolver técnicas capazes de monitorar a integridade de máquinas, veículos e estruturas, principalmente as que a ruptura ou destruição possa provocar acidentes e catástrofes. Neste contexto, várias técnicas não destrutivas podem ser utilizadas para monitorar estes sistemas permitindo a realização de reparos e, evitando maiores prejuízos econômicos e danos sociais. A técnica da Impedância Eletromecânica está entre as técnicas baseadas na utilização de materiais piezelétricos e, particularmente, utiliza-se de uma curva sensível a pequenas variações na estrutura, característica que faz a técnica ser eficiente na detecção de danos incipientes. No entanto, sob variações das condições ambiente e de teste, a sensibilidade da técnica pode produzir falsos diagnósticos. Desta forma, o desafio atual é aplicar a técnica da Impedância Eletromecânica em sistemas de monitoramento considerando condições mais próximas às condições de operação reais dos sistemas a serem monitorados. Este trabalho apresenta duas metodologias para sistemas SHM, a primeira consiste em utilizar a técnica de agrupamento Fuzzy c-means para entender e considerar o efeito da temperatura nos sinais da Impedância Eletromecânica. A segunda metodologia utiliza análise de variância (ANOVA) para propor uma metodologia de detecção mais robusta, e assim, incorporar variações aleatórias nos sistemas de medição e aquisição sem comprometer o diagnóstico SHM