Trabalho de Conclusão de Curso

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Navegando Trabalho de Conclusão de Curso por Assunto "Localização de falhas (Engenharia)"

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    Análise de falhas em superfícies: utilização de sistemas de visão para identificação e classificação de falhas em placas de circuito impresso.
    (2024-10-09) Oliveira, Luiz Henrique Diniz de; Prof. Dr. Diego Oliveira Miranda
    Os sistemas eletrônicos modernos desempenham uma função muito importante na nossa sociedade, estando presentes em equipamentos das mais variadas vertentes e contribuindo ativamente com vários setores da economia, dentre eles o setor de comunicação, transporte, saúde e segurança. Parte fundamental desses sistemas, as chamadas PCI’s (Placas de circuito impresso) tem a importante função de integrar todos os outros componentes, que são responsáveis pela execução dos comandos em si. No entanto, a crescente complexidade desses sistemas, muito devido à ideia de compactação dos equipamentos, traz consigo a possibilidade de falhas, que podem originar diversas consequências. Na indústria, um dos problemas mais recorrentes encontrados em placas de circuito impresso, são as falhas envolvendo o processo de soldagem, o que pode impactar no funcionamento do equipamento, na redução de sua vida útil ou até mesmo na quebra total do equipamento, o que em atividades mais especificas poderia significar colocar em risco a vida das pessoas, seja um operador ou o consumidor final. Logo, o objetivo do presente trabalho é desenvolver um sistema inteligente, orientado por uma RNA Classificatória (IA), que utiliza imagens de alta definição para executar varreduras nas PCI’s com o intuito de identificar e classificar esses erros, minimizando ou até mesmo mitigando seus impactos, proporcionando maior segurança e confiabilidade aos produtos ou equipamentos aos quais as PCI’s fazem parte.
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    Detecção de falhas em um sistema reator de tanque com agitação contínua utilizando inteligência artificial
    (2024-10-09) Morais, Vitoria Rodrigues; Profa. Dra. Mariella Maia Quadros; Prof. Me. Luiz Guilherme Hilel Drummond Silveira
    A crescente automatização dos processos industriais estimula a busca por sistemas estáveis e confiáveis. No entanto, a ocorrência de falhas em dispositivos industriais é uma realidade, que pode causar danos significativos à segurança, meio ambiente e desempenho do sistema. Este trabalho propõe a aplicação da Rede Neural Multilayer Perceptron como método de detecção e diagnóstico de falhas em um sistema de reator de tanque com agitação contínua (CSTR, do inglês Continuous Stirred Tank Reactor), um sistema com ampla utilização na indústria. O objetivo é desenvolver um sistema de estimação de falhas para atuar como um módulo de detecção e isolamento de falhas (FDI, do inglês Fault and Isolation Diagnosis), capaz de fornecer informações a um sistema de Controle Tolerante a Falhas (FTC, do inglês Fault Tolerant Control). Esse sistema visa manter o funcionamento do CSTR de forma segura e com boas métricas de desempenho, mesmo em condições de falha. A pesquisa contribui para a evolução de métodos de detecção e diagnóstico de falhas em sistemas dinâmicos controlados e destaca o papel essencial da Inteligência Artificial na garantia de operações confiáveis e seguras no controle de processos industriais.