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O conceito de Monitoramento da

Integridade Estrutural (do inglês, Structural

Health Monitoring – SHM) é baseado em um

mecanismo de detecção de falhas utilizado nas

indústrias, e em outras aplicações, que envolve

a observação de uma estrutura ou de um sistema

mecânico. Esta observação ocorre através da

resposta dinâmica de medições periódicas,

posteriormente relacionadas a análise

estatística, determinando a integridade do

sistema. Diante disso, esse projeto de pesquisa

propõe a análise de comportamento de falhas

relacionadas ao desbalanceamento de um

rotor dinâmico utilizando a teoria de Sistemas

Imunológicos Artificiais com base no Algoritmo

de Seleção Negativa. Tomou-se a situação

normal/ótima de operação do rotor e, fazendo a

frequência variar de 4Hz a 48Hz, com passo de

2Hz, gerou-se um banco de dados (baselines)

de sinais que recebem a denominação de

Sinais Próprios. A partir da introdução de

falhas (massas desbalanceadoras), captaramse

novos sinais denominados de Sinais Não-

Próprios. Esses são comparados com os Sinais

Próprios a fim de se verificar a afinidade entre

os sinais utilizando um desvio-padrão de 3% e

assim classificá-los como falha ou não-falha.

A ideia futura é gerar um banco de dados

completo, isto é, que seja capaz de classificar e

diagnosticar o tipo de falha no sistema.

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DOI: 10.22533/at.ed.46319050420
Palavras-chave: Monitoramento da Integridade Estrutural, Sistema Imunológico Artificial, Detecção de Falhas
Keywords: Structural Health Monitoring, Artificial Immune System, Fault Detection
Abstract:
The Structural Health Monitoring

(SHM) concept is based on a fault detection

mechanism used in industries and other

applications that involves the observation

of a structure or a mechanical system. This

observation occurs through the dynamic

response of periodic measurements, later

related to statistical analysis, determining the integrity of the system. Therefore, this

research project proposes the analysis of failure behavior related to the imbalance

of a dynamic rotor using the theory of Artificial Immunological Systems based on the

Negative Selection Algorithm. The normal/optimum operating conditions of the rotor

were taken and, by varying the frequency from 4Hz to 48Hz, with a 2Hz step, a database

of signals (baselines) was generated receiving the designation of Own-Signals. From

the introduction of faults (unbalancing masses), new signals called Non-Own Signals

were captured. These are compared with the Own-Signals in order to verify the affinity

between the signals using a standard deviation of 3% and thus classify them as failure

or non-failure. The future idea is to generate a complete database, that is, to be able to

classify and diagnose the type of system failure.
Número de páginas: 15

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