Desenvolvimento de ferramenta computacional baseada em Multiple Instance Learning para análise de vibrações mecânicas através de uma câmera digital

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Main Author: Barbosa Neto, Orlando de Sousa
Publication Date: 2022
Format: Bachelor thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da UFSCAR
Download full: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/16805
Summary: In the engineering field, there is a need for monitoring and evaluating equipment that is in constant operation. A type of mechanism can cause problems in some components, so it can also cause a failure in the mechanical element, varying early as changes, a change in the operations applied to the equipment can occur. However, there is a high cost of acquisition, installation and people well prepared to perform this type of maintenance. Thus, it is important to study and develop new techniques that enable this type of operation to prevent premature failures. With this in mind, a low-cost method is proposed, without the need for only a low cost to carry out the filming of the equipment in operation and a computer for the treatment of the image and the analysis of data, so that it can be thought without contact. In this work, a spectrum is developed in Python to identify the positioning of an object of interest in the footage, in order to later make a frequency analysis. It is expected to compare the results obtained through the imaging technique, with a professional accelerometer model, so that frequency values can be found satisfactorily close. With this in mind, tests were carried out on a cantilevered beam. An impulsive input was applied with an impact hammer so that it was possible to perform a vibrating motion at equispaced points of vibration. This was performed differently, both by the accelerometer and by the imaging technique, later performed as frequency.
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However, there is a high cost of acquisition, installation and people well prepared to perform this type of maintenance. Thus, it is important to study and develop new techniques that enable this type of operation to prevent premature failures. With this in mind, a low-cost method is proposed, without the need for only a low cost to carry out the filming of the equipment in operation and a computer for the treatment of the image and the analysis of data, so that it can be thought without contact. In this work, a spectrum is developed in Python to identify the positioning of an object of interest in the footage, in order to later make a frequency analysis. It is expected to compare the results obtained through the imaging technique, with a professional accelerometer model, so that frequency values can be found satisfactorily close. With this in mind, tests were carried out on a cantilevered beam. An impulsive input was applied with an impact hammer so that it was possible to perform a vibrating motion at equispaced points of vibration. This was performed differently, both by the accelerometer and by the imaging technique, later performed as frequency.No campo da engenharia existe uma necessidade de monitoramento e avaliação de equipamentos que estão em constante funcionamento. Um dos problemas comumente enfrentados é a variação de vibrações em componentes, de modo que isso possa causar algum tipo de falha precoce no elemento mecânico, pois variando as vibrações, também ocorre uma mudança nas forças dinâmicas aplicadas ao equipamento. Porém, existe um alto custo de aquisição, instalação e pessoas bem preparadas para realizar este tipo de manutenção. Dessa maneira, é importante um estudo e desenvolvimento de novas técnicas que possibilitem este tipo de operação de prevenção de falhas prematuras. Pensando nisso, é proposto um método de baixo custo pouco invasivo, no qual necessita-se de apenas uma câmera para realização das filmagens do equipamento em funcionamento e um computador para o tratamento da imagem e análise de dados, de modo que a medição seja sem contato. Neste presente trabalho é desenvolvido um algoritmo em Python para identificar o posicionamento de um objeto de interesse na filmagem, para posteriormente poder fazer uma análise do espectro em frequência. Espera-se poder comparar os resultados obtidos através da técnica de imagem, com algum modelo de acelerômetro profissional, de maneira que possam ser encontrados valores de frequências satisfatoriamente próximas. Tendo isso em vista, foram realizados testes em uma viga engastada. Uma entrada impulsiva foi aplicada com um martelo de impacto de modo que foi possível realizar a medição da vibração em pontos equiespaçados da viga. Essa medição foi realizada tanto pelo acelerômetro, quanto pela técnica de imagem, posteriormente as frequências foram comparadas.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEngenharia Mecânica - EMecUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessVibraçõesTécnica de imagemMedição sem contatoVibrationsImage techniqueNon-contact measurementENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::MECANICA DOS SOLIDOSDesenvolvimento de ferramenta computacional baseada em Multiple Instance Learning para análise de vibrações mecânicas através de uma câmera digitalDevelopment of a computational tool based on Multiple Instance Learning for the analysis of mechanical vibrations through a digital camerainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis600600e25bf601-09ae-4b03-9190-e9a2dfd85fb2reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALTCC_2022-04_OS_BarbosaNeto.pdfTCC_2022-04_OS_BarbosaNeto.pdfTCC OS Barbosa Netoapplication/pdf1025887https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/93905c5a-204c-437a-b66e-e6df8c7fd538/download9a385ebc3f9c4408c63cfad881417c35MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/3cbfe063-d800-4947-87d8-faf108b79962/downloade39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52falseAnonymousREADTEXTTCC_2022-04_OS_BarbosaNeto.pdf.txtTCC_2022-04_OS_BarbosaNeto.pdf.txtExtracted texttext/plain61834https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/3ea75cf8-2ad7-40ed-af9c-f9fc811eb040/download6cd2241c3953a52ef1654a11e7d659e8MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILTCC_2022-04_OS_BarbosaNeto.pdf.jpgTCC_2022-04_OS_BarbosaNeto.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7900https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/ec7a4b6c-ac3a-4a8f-9bbb-f07f4f8f343a/download529b1aabfd866bdb68eac0d1396707c7MD54falseAnonymousREAD20.500.14289/168052025-02-05 22:13:12.088http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilopen.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/16805https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-02-06T01:13:12Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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