Revista Manutenção

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Sistemas inteligentes na manutenção preditiva –previsão com modelos neuronais

A crescente sensorização, aliada à capacidade de transferir, armazenar e analisar dados, permite tirar partido de modelos de aprendizagem computacional para processar dados em tempo quase real. Para a manutenção, estes métodos permitem diagnosticar falhas bastante cedo, ou até prevê-las antes que aconteçam. Os modelos de aprendizagem computacional, designadamente redes neuronais, têm ganho atenção crescente. No presente artigo dá-se o exemplo concreto de aplicação de uma rede recorrente na previsão dos valores de temperatura e outras variáveis para uma prensa de pasta de papel, onde se conseguem erros muitas vezes inferiores a 10%.

Sensores para monitorização condicionada de óleos

A Manutenção Preventiva Condicionada está subordinada a um acontecimento predeterminado que revela o estado de degradação de um bem. Trata-se de uma ferramenta muito eficaz que, sendo aplicável, deverá ser utilizada em qualquer sistema de manutenção integrada. Grande parte dos programas de Manutenção Preventiva Sistemática (intervenções segundo calendário pré-estabelecido) podem ser substituídos com vantagem por aquela ferramenta, reduzindo significativamente o número de avarias intempestivas e melhorando o planeamento e a programação das intervenções. Neste âmbito, surge a necessidade da utilização de sensores de medição da qualidade do óleo, como forma de automação de processos. O seu objetivo será a recolha de dados e consequente diagnóstico do funcionamento das linhas de produção.

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