Detector de falhas de rolos de transportadores de correia baseado em aprendizado de máquina.
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Date
2020
Authors
Cruz, Emanuel Balduino da
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Abstract
O Transportador de Correia (TC) e o meio mais versátil e difundido para movimentação de cargas em instalação industrial. Os roletes são equipamentos que dão suporte e guiam as correias. Como o rolo fica no apoio da correia, quando ele apresenta falha, o funcionamento do transportador e prejudicado. A detecção de falhas nesses equipamentos e feita por funcionários dá manutenção que se baseiam, dentre outros fatores, nos ruídos produzidos por rolos defeituosos. Como uma correia pode ter centenas de metros e estar em locais de difícil acesso, determinar qual rolo está defeituoso se torna uma tarefa bastante difícil e custosa. Apresenta-se neste trabalho uma proposta para detecção de rolos defeituosos através de som por ele produzido, por meio de aprendizado de maquina. Para tanto, dados reais de rolos bons e defeituosos foram coletados em campo e utilizados no desenvolvimento do sistema supracitado. Os resultados obtidos são discutidos em detalhes e as principais conclusões são apresentadas.
Description
Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Keywords
Transportador de correia, Rolo, Aprendizado de maquina
Citation
CRUZ, Emanuel Balduino da. Detector de falhas de rolos de transportadores de correia baseado em aprendizado de máquina. 2020. 53 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.