Publicação
Monitorização e manutenção preditiva em motores elétricos com base na análise espectral
| dc.contributor.advisor | Farinha, José Manuel Torres | |
| dc.contributor.author | Costa, João Paulo Proença | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-29T13:58:25Z | |
| dc.date.available | 2024-08-29T13:58:25Z | |
| dc.date.issued | 2024-07-19 | |
| dc.description.abstract | As falhas nas correias dos ativos industriais representam desafios significativos para as operações de fabrico, resultando em paragens dispendiosas e intervenções de manutenção. Este estudo apresenta uma abordagem abrangente para a análise de falhas nas correias, utilizando técnicas avançadas de monitorização e diagnóstico. Através da integração da Análise de Assinatura de Corrente do Motor (MCSA) e algoritmos de machine learning, nomeadamente Long Short-Term Memory (LSTM), o objetivo é prever e detetar a degradação das correias em tempo real. A metodologia envolve a recolha e o pré-processamento de dados espectrais brutos de ativos industriais, seguida pelo treino e otimização de modelos preditivos usando algoritmos inteligentes. A eficácia da abordagem é demonstrada através de testes extensivos com dados do mundo real, evidenciando a capacidade de prever com precisão falhas nas correias e possibilitar melhores estratégias de manutenção. Os resultados obtidos na fase de testes revelam um alto nível de precisão na previsão de falhas das correias, com os modelos desenvolvidos a superar consistentemente os métodos tradicionais. A incorporação de redes LSTM e algoritmos de inteligentes levou a uma melhoria significativa nas capacidades preditivas, permitindo a deteção precoce de padrões de degradação e intervenção atempada. Ao aproveitar o poder da análise preditiva, o trabalho realizado oferece um caminho promissor para melhorar a eficiência operacional e minimizar as paragens não planeadas nos ambientes industriais. Este trabalho não só contribui para o campo da manutenção preditiva, mas também sublinha o potencial transformador das tecnologias avançadas de monitorização na otimização da fiabilidade e desempenho dos ativos. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203676939 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.26/51953 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Falha nas correias | pt_PT |
| dc.subject | Manutenção preditiva | pt_PT |
| dc.subject | Análise de Assinatura de Corrente do Motor | pt_PT |
| dc.subject | Long Short-Term Memory | pt_PT |
| dc.subject | Ativo industrial | pt_PT |
| dc.title | Monitorização e manutenção preditiva em motores elétricos com base na análise espectral | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |