Diagnóstico de anomalias em aplicações de acionamento de motores elétricos a partir de dados de processo de rede PROFINET e aprendizagem de máquinas (2019)
- Authors:
- Autor USP: DIAS, ANDRÉ LUÍS - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Subjects: MOTORES ELÉTRICOS; REDE DE COMUNICAÇÃO
- Keywords: Real Time Ethernet; Acionamentos de motores elétricos; Aprendizagem de máquinas; Sistemas dinâmicos
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho propõe investigar, desenvolver e validar uma metodologia de projeto para sistemas de diagnóstico para detecção de falhas e anomalias em aplicações de acionamento de motores elétricos, comumente utilizados na indústria de manufatura. A metodologia proposta é baseada na coleta e interpretação de dados de processo de redes PROFINET, perfil PROFIdrive, e ferramentas de aprendizagem de máquinas. Técnicas de extração e redução de atributos são aplicadas nos dados de processo coletados. Estes atributos são utilizados em algoritmos para reconhecimento de padrões, os algoritmos investigados são o k-Nearest Neiqhbor, Redes Neurais Artificiais, Suppori Vector Machines, e adicionalmente uma adaptação da metodologia é feita utilizando um algoritmo para detecção de novidades. A avaliação da metodologia considerou quatro cenários para estudos de caso, para falhas comuns em aplicações de máquinas rotativas. Os resultados alcançados demonstram a eficácia da metodologia, que foi capaz de detectar as falhas e anomalias investigadas de maneira satisfatória, similares a trabalhos correlatos, com o diferencial de não exigirem sensores adicionais dedicados na coleta de dados. Desta maneira, o trabalho contribui para área de redes de comunicação industrial, mais especificamente o protocolo PROFINET, diagnósticos de anomalias em máquinas acionadas por motores elétricos, e ferramentas de aprendizagem de máquinas.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 06.06.2019
-
ABNT
DIAS, André Luís. Diagnóstico de anomalias em aplicações de acionamento de motores elétricos a partir de dados de processo de rede PROFINET e aprendizagem de máquinas. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-10092019-104345/. Acesso em: 08 nov. 2024. -
APA
Dias, A. L. (2019). Diagnóstico de anomalias em aplicações de acionamento de motores elétricos a partir de dados de processo de rede PROFINET e aprendizagem de máquinas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-10092019-104345/ -
NLM
Dias AL. Diagnóstico de anomalias em aplicações de acionamento de motores elétricos a partir de dados de processo de rede PROFINET e aprendizagem de máquinas [Internet]. 2019 ;[citado 2024 nov. 08 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-10092019-104345/ -
Vancouver
Dias AL. Diagnóstico de anomalias em aplicações de acionamento de motores elétricos a partir de dados de processo de rede PROFINET e aprendizagem de máquinas [Internet]. 2019 ;[citado 2024 nov. 08 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-10092019-104345/ - Análise de desempenho de redes de comunicação industrial em acionamentos de motores elétricos trifásicos
- Aplicação da tecnologia de internet das coisas na medição de consumo
- Estimador de distorção harmônica causada por inversores de frequência baseado em Sistema Neuro-Fuzzy
- Performance analysis of profibus DP and profinet in a motion control application
- On the performance of OPC UA and MQTT for data exchange between industrial plants and clouds servers
- Ferramenta em software para pré-processamento de tráfego de redes Profinet
- Case of study of a Profinet network using ring topology
- Performance comparison between OPC UA and MQTT for data exchange
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
