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dc.creatorOliveira, Bruno Miranda Ribeiro de-
dc.date.accessioned2023-02-28T16:31:33Z-
dc.date.available2023-02-28T16:31:33Z-
dc.date.issued2023-02-28-
dc.date.submitted2022-12-15-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, B. M. R. de. Técnicas de inteligência computacional para estimação de sinais de oscilação de eixo em hidrogeradores. 2022. 111 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas de Automação)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/56067-
dc.description.abstractThis work presents computational intelligence techniques for hydro generator axis oscillation regression and comparison with methods through statistical analysis. With the continuous increase in demand for electricity in Brazil and the search for energy producers to increase availability, the reduction of "unplanned outages" resulting from failures was proposed. The failure of mechanical components in relation to the bearing of the hydro generator groups, which can be identified by the increase in "axis oscillation" levels in relation to the bearing, is of interest. The oscillation signals can be acquired (obtained and recorded) by the instrumentation installed in the generator unit and stored by the digital system of the plant. Based on standard values, it is possible to verify if the hydro generator unit will continue to operate reliably without the risk of failure and potential accidents. In this work, actual data from a generator unit located in Brazil were applied to compare computational intelligence techniques through simulations performed in the MATLAB environment and compared with each other.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectHidrogeradorespt_BR
dc.subjectVibraçõespt_BR
dc.subjectInteligência computacionalpt_BR
dc.subjectRegressão linearpt_BR
dc.subjectRegressão não linearpt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectHydro generatorpt_BR
dc.subjectVibrationspt_BR
dc.subjectComputational intelligencept_BR
dc.subjectLinear regressionpt_BR
dc.subjectNonlinear regressionpt_BR
dc.subjectNeural networkspt_BR
dc.titleTécnicas de inteligência computacional para estimação de sinais de oscilação de eixo em hidrogeradorespt_BR
dc.title.alternativeComputational intelligence techniques for estimation of shaft oscillation signs in hydrogeneratorspt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia de Sistemas e Automaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Pereira, Daniel Augusto-
dc.contributor.referee1Ferreira, Danton Diego-
dc.contributor.referee2Lamin Filho, Paulo Cezar Monteiro-
dc.contributor.referee3Pereira, Daniel Augusto-
dc.description.resumoApresentam-se, neste trabalho, as técnicas de inteligência computacional para a regressão de oscilação do eixo dos hidrogeradores e comparação com os métodos por meio de análises estatísticas. Com o aumento contínuo da demanda por energia elétrica no Brasil, e a busca por produtores de energia para o aumento da disponibilidade desta, propôs-se a redução das “paradas não programadas”, decorrentes de falhas. É de interesse a falha de componentes mecânicos, em relação ao mancal dos grupos hidrogeradores, que pode ser identificada pelo aumento dos níveis de “oscilação do eixo” em relação ao mancal. Os sinais de oscilação podem ser adquiridos (obtidos e registrados) pela instrumentação instalada na unidade geradora, e armazenados pelo sistema digital da usina. Com base em valores de normas, é possível verificar se a unidade hidrogeradora continuará operando de forma confiável, sem riscos de falhas e eventuais acidentes. Neste trabalho, dados reais de uma unidade geradora, localizada no Brasil, foram aplicados para a comparação de técnicas de inteligência computacional, por meio de simulações realizadas no ambiente MATLAB, e comparados entre si.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Engenhariapt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/5470854766203805pt_BR
Aparece nas coleções:Engenharia de Sistemas e automação (Dissertações)



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