Análise, processamento e prognose de falhas em motores de combustão (otto) através de vibração: aplicação de sistemas imunológicos artificiais

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v10i4.13741

Palavras-chave:

Biossistemas; Vibração; Sistemas imunológicos artificiais; Motores de combustão; SHM.

Resumo

Este trabalho demonstra a aplicação dos sistemas imunológicos artificiais (AIS) de seleção negativa na prognose e detecção de falhas nas misturas de combustíveis. A motivação deste estudo está relacionada à manutenção de motores de combustão ciclo OTTO, cuja propriedade difere das análises físico-químicas de laboratórios especializados. Este trabalho foi dividido em fases distintas, sendo elas, a execução do experimento considerando um motor de motocicleta; a coleta de sinal e formação do banco de dados considerando o combustível de posto (500ml); o combustível de posto (500ml) com 100ml de etanol de posto; o combustível de posto (500ml) com 200ml de etanol de posto. O resultado encontrado dos diferentes sinais, após a aplicação do AIS, demonstrou com sucesso o grupamento e classificação dos sinais dos bancos de dados.

Referências

Bein, T., Elliott, S., Ferralli, L., Casella, M., Meschke, J., Saemann, E. U., Nielsen, F. K., & Kropph, W., Integrated Solutions for Noise & Vibration Control in Vehicles, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 48, 919-931, 2012.

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

Crocker, M. J, Handbook of Noise and Vibration Control, John Wiley & Sons, 2007. 1569p.

Dasgupta, D., & Niño, L. F. Immunological Computation: Theory and Applications, Taylor & Francis Group, 2009. 298p.

De Castro, L. N., Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts, Algorithms, and Applications, CRC Press, 2007. 674p.

Deraemaeker, A., & Worden, K. New Trends in Vibration Based Structural Health Monitoring, SpringerWien, 2010. 311p.

Farrar, C. R., & Worden, K. Structural Health Monitoring: A Machine Learning Perspective, John Wiley, 2013. 643p.

Forrest, S., Perelson, A. S., Allen, L., & Cheukuri, R., Self-Nonself Discrimination in a Computer, IEEE Computer Society Symposium on Research in Security and Privacy, 1994. 10.1109/RISP.1994.296580.

Gabbert, U., Duvigneau, F., & Ringwelski, S., Noise Control of Vehicle Drive Systems, Facta Universitatis - Mechanical Engineering Series, 15(2), 183-220, 2017. 10.22190/FUME170615009G.

Ganguli, R., & Panchore, V., The Rotating Beam Problem in Helicopter Dynamics, Springer Nature Singapore, 2018. 109p.

Gopalakrishnan, S., Ruzzene, M., & Hanagud, S.; Computational Techniques for Structural Health Monitoring, Springer-Verlag, 2011. 517p.

Hussain, Z. M., Sadik, A. Z., & O´Shea, P., Digital Signal Processing: An Introduction with MATLAB and Applications, Springer-Verlag, 2011. 373p.

James, F., Statistical Methods in Experimental Physics, World Scientific Publishing, 2006. 362p.

Levy, B. C. Random Processes with Applications to Circuits and Communications, Springer Nature, 2020. 467p.

Lima, F. P. A., Lotufo, A. D. P., & Minussi, C. R. Artificial Immune Systems Applied to Voltage Disturbance Diagnosis in Distribution Electrical Systems, Proceedings on IEEE PowerTech-2013, 2013. 10.1109/PTC.2013.6652127.

Meirovitch, L., Principles and Techniques of Vibrations, Prentice-Hall, 1997. 694p.

Montgomery, D. C., & Runger, G. C., Applied Statistics and Probability for Engineers, (3a ed.,) John Wiley & Sons, 2003. 978p.

Oppenheim, A. V., Schafer, R. W., & Buck, J. R. Discrete Time Signal Processing, Prentice Hall, 1998. 897p.

Outa, R., Chavarette, F. R., Mishra, V. N., Gonçalves, A. C., Roefero, L. G. P., & Moro, T. C., Prognosis and Fail Detection in a Dynamic Rotor Using Artificial Immunological System, Engineering Computations, 2020. 10.1108/EC-08-2019-0351.

Pulkrabek, W., Engineering Fundamentals of the Internal Combustion Engine, (2a ed.,) Pearson, 2003. 504p.

Roe, B. P., Probability and Statistics in Experimental Physics, (2a ed.,) Springer-Verlag, 2001. 262p.

Sacomano, J. B., Gonçalves, R. F., Da Silva, M. T., Bonila, S. H., & Sátyro, W. C., Industria 4.0: Conceitos e Fundamentos, Editora Blucher, 2018.182p.

Tan, Y. Anti-Spam Techniques Based on Artificial Immune System, CRC Press, 2016. 264p.

Trivedi, K. S. Probability and Statistics with Reliability, Queuing, and Computer Science Applications, John Wiley & Sons, 2016. 867p.

Yan, J. Machinery Prognostics and Prognosis Oriented Maintenance Management, John Wiley & Sons, 2015. 356p.

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Publicado

30/03/2021

Como Citar

GONÇALVES, G. H.; OUTA, R. .; CHAVARETTE, F. R. .; GONÇALVES, A. C. .; GARCIA, A. .; SANTOS, P. S. B. dos . Análise, processamento e prognose de falhas em motores de combustão (otto) através de vibração: aplicação de sistemas imunológicos artificiais. Research, Society and Development, [S. l.], v. 10, n. 4, p. e5110413741, 2021. DOI: 10.33448/rsd-v10i4.13741. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/13741. Acesso em: 6 jan. 2025.

Edição

Seção

Engenharias