Titulo Estágio
Monitorização de motores eléctricos em tempo real e diagnóstico de falhas usando Redes Neuronais
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Tulamove
Enquadramento
Os motores elétricos são hoje amplamente utilizados em sistemas eletromecânicos como bicicletas e veículos elétricos, indústria e aerogeradores devido à sua robustez e estrutura compacta. No entanto, a importância que estes motores hoje representam nos diversos sectores onde estão aplicados leva a que as plataformas de monitorização desenvolvam sistemas inteligentes e soluções para diagnosticar falhas na referidas máquinas elétricas. Estas falhas envolvem desde problemas elétricos, como curto-circuito numa das fases do extrator, até problemas mecânicos, como danos nos rolamentos.
Pretende-se desenvolver na plataforma Oraculo, propriedade da Tula, um sistema inteligente aplicado nesta área que, através de algoritmos genéticos como o neuro-fuzzy, tenha a capacidade de monitorização e diagnóstico de falhas em motores elétricos.
Objetivo
Desenvolvimento em C#, na framework Oraculo com a tecnologia ASP.NET MVC baseada em SQL Server, de uma componente de monitorização de motores eléctricos em tempo real e diagnóstico de falhas usando uma Rede Neuronal.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
• Pesquisa bibliográfica e elaboração do estado da arte relativa à análise e interpretação de sinais de equipamentos eléctricos e algoritmos genéticos e redes neuronais (Setembro 2016)
• Conhecimento da estrutura e do funcionamento da plataforma Oraculo (Outubro 2016)
• Verificação, na plataforma, da leitura de sinais enviados por equipamentos eléctricos (Novembro 2016)
• Desenvolvimento, na plataforma para monitorização em tempo real de motores eléctricos e outros equipamentos eléctricos (Novembro e Dezembro 2016)
o Interpretação dos sinais
o Registo dos sinais na plataforma
• Elaboração do relatório e da apresentação intermédia do trabalho (Janeiro 2017).
Plano de Trabalhos - Semestre 2
• Detecção de padrões de leitura usando algoritmos genéticos (Fevereiro e Março 2017)
• Diagnóstico de falhas de motores eléctricos usando redes neuronais (Abril e Maio 2017):
o Previsão de falhas
o Geração de alertas
• Elaboração da relatório final (tese) e sua apresentação (Junho 2017).
Condições
O trabalho deverá ser desenvolvido nas instalações da Tula no Casal de Ermio (Lousã).
Orientador
Célia Teresa Ligeiro Mendes Pereira
celia@tulait.eu 📩