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Tipo do documento: Dissertação
Título: Métodos de prognóstico híbrido baseados em filtro de partículas aplicados em uma caixa de engrenagens
Título(s) alternativo(s): Hybrid prognostic methods based on particle filter applied to a gearbox
Autor: Louzada Neto, Junout Martins 
Primeiro orientador: Chaves Filho, João Edgar
Primeiro membro da banca: Pio, José Luiz de Souza
Segundo membro da banca: Lago Neto, João Caldas do
Resumo: No presente trabalho, duas abordagens híbridas de prognóstico de falha baseadas em Filtro de Partículas (FP) são desenvolvidas para estimar a Vida Útil Remanescente (RUL) de uma caixa de engrenagens. A caixa de engrenagens é composta por um par de engrenagens retas e a falha considerada é uma fratura na raiz em um dos dentes do pinhão. A primeira abordagem é o FP com dinâmica artificial nos parâmetros, na qual os parâmetros são tratados como estados e a estimativa pelo FP é aplicada ao chamado espaço estendido. A segunda é o Particle Metropolis-Hastings (PMH), que une o FP ao método de Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC). Primeiramente, são implementados os modelos de degradação e de medição. O modelo de degradação é baseado na lei de Paris, que descreve o comportamento dinâmico da propagação da fratura com base no Fator de Intensidade de Tensão (SIF) e parâmetros do material. Nesse trabalho, o SIF é obtido através de um modelo em elementos finitos em conjunto com um modelo dinâmico do sistema de engrenagens. O modelo de medição desenvolvido relaciona o comprimento da fratura aos índices de variação de Root Mean Square (RMS) e variação de Kurtosis extraídos do sinal de vibração. Nesses modelos são inseridas três fontes de incertezas: erro do modelo de degradação, parâmetros do material tratados como incertos e erro de medição. As duas abordagens de prognóstico estimaram precisamente o comprimento da fratura e RUL da caixa de engrenagens, além de possibilitarem a estimativa dos parâmetros do material.
Abstract: In the present work, two hybrid failure prognostics approaches based on particle fiters (PF) were developed to predicting Remaning Useful Life (RUL) of a gearbox. The gearbox is composed by a spur gear pair on which pinion has a tooth root crack. The first approach is the PF with artificial dynamic on parameters, on which parameters are treated as states and the FP is applyed to, so called, extended space. The second approach, it is the Particle Metropolis-Hastings (PMH), which unifies the PF with Markov Chain Monte Carlo (MCMC). First, the degradation and measurement model are implemented. The degradation model is based on the Paris Law, which describes the dynamic bahavior of crack propagation based on Stress Intensity Factor (SIF) and material parameters. In this work, the SIF is obtained by finite elements model with gear model. The measurement model developed relates the crack length with the Root Mean Square (RMS) variation and Kurtosis variation indexes extracted from the vibration signal. Three uncertainty sources are considered on these models: degradation model uncertainty, material parameters uncertainty, and measurements errors. With the models, the two prognostics approaches were tested and both prognostics approaches obtained success at estimating the crack length and the RUL of the gearbox. In addition, the two approaches estimate the material parameters.
Palavras-chave: Prognóstico de falhas
Filtro de partículas
Vida útil remanescente
Caixa de engrenagens
Particle metropolis-hastings
Failure prognostics
Particle filter
Remaining useful life
Gearbox
Área(s) do CNPq: ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Faculdade de Tecnologia
Programa: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Citação: LOUZADA NETO, Junout Martins. Métodos de prognóstico híbrido baseados em filtro de partículas aplicados em uma caixa de engrenagens. 2019. 103 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2019.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
URI: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7171
Data de defesa: 17-May-2019
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica

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