Detecção e classificação de falhas estruturais de um sistema mecânico por meio de uma rede neural artificial

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Chaim, Lucas Perroni
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Monitoramento da integridade estrutural; Detecção e classificação de falhas; Redes neurais artificiais; Structural health monitoring; Fault detection and classification; Artificial neural networks
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/182557

Redes Neurais Artificiais (RNAs) são algoritmos de aprendizado, geralmente estruturados em torno de categorização de dados de entrada e/ou seu agrupamento por similaridade. Tendo em vista características desejáveis como aprendizado rápido e estabilidade frente a vetores de entrada altamente mutáveis, adotou-se uma RNA do tipo Fuzzy ARTMAP como mecanismo central de um método de monitoramento de saúde estrutural para detectar e categorizar falhas em dados experimentais provenientes de um sistema mecânico similar a um pequeno prédio de dois andares. Mais especificamente, com o objetivo de detectar alterações das frequências naturais da estrutura, fenômeno ligado à deterioração da mesma, e determinar qual(is) andar(es) está(ão) ligado(s) ao comportamento anômalo, se detectado. A acurácia da rede foi avaliada, sendo realizado um estudo da quantidade de dados necessárias para o desempenho satisfatório da rede. Observou-se desempenho satisfatório, a acurácia do método tendendo a aproximadamente 94% a partir de certas quantidades de dados.