Monitore de la integridad estructural de un rotor utilizando algoritmos de sistemas inmunes artificiales com selección negativa y selección clonal

Autores/as

  • Daniela Cabral de Oliveira Instituto Federal Goiano
  • Fábio Roberto Chavarette Universidade Estadual Paulista
  • Roberto Outa Faculdade de Tecnologia de Araçatuba

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i7.3546

Palabras clave:

monitoreo de integridad estructural; Rotor; Sistemas inmunes artificiales; Algoritmo de selección negativa; Algoritmo de selección clonal.

Resumen

El trabajo propone una metodología para el desarrollo de monitoreo de integridad estructural basada en técnicas informáticas inteligentes, con el propósito de detectar fallas estructurales en un rotor utilizando la técnica de sistemas inmunes artificiales con selección negativa y selección clonal. Este concepto permite componer el sistema de diagnóstico capaz de aprendizaje continuo, contemplando dos situaciones de daño, sin la necesidad de reiniciar el proceso de aprendizaje. En este escenario, se utilizaron dos algoritmos inmunológicos artificiales, el algoritmo de selección negativa responsable del proceso de reconocimiento de patrones y el algoritmo de selección clonal responsable del proceso de aprendizaje continuo. Para evaluar la metodología, se estableció un banco experimental que produce una señal de vibración, a partir de la cual se puede capturar y tratar, se puede identificar, clasificar e incluso definir el pronóstico del comportamiento de la prueba. Los resultados demuestran robustez y precisión de la metodología propuesta.

Citas

Bradley, D. W & Tyrrel, A. M. (2002) Immunotronics - novel finite-state-machine architectures with built-in self-test using self-nonself differentiation. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, New York, v. 6, p. 227-238.

De Castro, L. N. & Timmis, J. (2003). Artificial Immune Systems as a Novel Soft Computing Paradigm. Soft Computing Journal. Springer Velag, p. 526- 544, 2003.

De Castro, L. N. & Timmis, J. (2002). Artificial immune systems: a new computational intelligence approach, New York: Springer, p.357.

Farrar, C. R.; Lieven, N. A.; Bement, M. T. An introduction to damage prognosis. In: Inman, D. J. Farrar, C. J, Lopes Jr, V. & Steen Jr, V. (2005). Damage prognosis for aerospace, civil and mechanical systems. England: John & Sons, p. 1-12.

Gonsalez, C. G., Da Silva, S., Brennan, M. J. & Lopes Jr, V. (2014). Structural damage detection in an aeronautical panel using analysis of variance. Mechanical Systems and Signal Processing, v. 52-53, p. 206-216, DOI 10.1016/j.ymssp.2014.04.015.

Hall, S. R. (1999). The effective management and use of structural health data. In. International Workshop on Structural Health Monitoring, 1999, New York. Proceedings […] New York: Virginia Tech Publisher, p. 265-275.

Jungwon, K., Bentley, P. J., Aickelin, U., Greensmith, J., Tedesco, G. & Twycross, J. (2007). Immune system approaches to intrusion detection – a review. Nature Computing, Springer, p. 413-466.

Kramer, E. (1993). Dynamics of Rotors and Foundations, Berlin, Springer-Verlag, p. 377.

Lee, C.W. (1993). Vibration Analysis of Rotors, Waterloo, Springer Science, p.323.

Lima, F. P. A.; Lopes, M. L. M.; Lotufo, A. D. P. & Minussi, C. R. (2016). An artificial immune system with continuous-learning for voltage disturbance diagnosis in electrical distribution systems. Expert Systems with Applications, p. 131-142 DOI 10.1016/j.eswa.2016.03.010.

Lima, F. P. A., Chavarette, F. R., Souza, A. S. E., Souza, S. S. F. & Lopes, M. L. M. (2013). Artificial immune systems with negative selection applied to health monitoring of aeronautical structures. Advanced Materials Research, Hong King, v.871, s/n, p.283-289.

Lima, F. P. A. (2016). Diagnóstico de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição baseado num sistema imunológico artificial com aprendizado continuado. 2016. 101 f. Tese (Doutorado Engenharia Elétrica) – Faculdade de Engenharia, Universidade Estadual Paulista, Ilha Solteira.

Muszynska, A. (2005). Rotordynamics, Boca Raton, CRC Press, p.1085.

Oliveira, D. C; Chavarette, F. R & Lopes, M. L. M. (2019). Damage Diagnosis in na Isotropic Structure Using an Artificial Immune System Algorithm. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, DOI 10.1007/s40430-019-1971-9.

Outa, R. & Chavarette, F. R. (2018). Application of Non-Linear Control Under a Dynamic Rotor Signal. International Journal of Recent Scientific Research, v. 9, p. 24150-24157.

Pereira, A.S. et al. (2018). Metodologia do trabalho científico. [e-Book]. Santa Maria. Ed. UAB / NTE / UFSM. Available at: https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1. Accessed on: April 21th, 2020.

Wang, L. & Gao, R.X. (2006). Condition Monitoring and Control for Intelligent Manufacturing, London, Springer-Verlag, p.410.

Werbinska-Wojciechowska, S. (2019). Technical System Maintenance: Delay-Time-Based Modelling, Switzerland, Springer Nature, p.361.

Wylie, C. S. & Shakhnovich, E. I. (2012). Mutation induced extinction infinite populations: lethal mutagenesis and lethal isolation. PLoS Computational Biology, New York, v. 8, p. 1-6.

Zhou, Z., Wang, H. & Lou, P. (2010). Manufacturing Intelligence for Industrial Engineering: Methods for System Self-Organization, Learning, and Adaptation, Hershey, IGI Global, p.406.

Publicado

28/04/2020

Cómo citar

OLIVEIRA, D. C. de; CHAVARETTE, F. R.; OUTA, R. Monitore de la integridad estructural de un rotor utilizando algoritmos de sistemas inmunes artificiales com selección negativa y selección clonal. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 7, p. e96973546, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i7.3546. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/3546. Acesso em: 27 sep. 2024.

Número

Sección

Ingenierías