Utilização de lógica fuzzy para detecção do desbalanceamento em sistema rotativo baseado em sinais de vibração

Abstract

A Lógica Fuzzy, um dos métodos de inteligência artificial, desempenha um papel fundamental ao facilitar a interpretação computacional da experiência humana, lidando com a incerteza relacionada à tomada de decisão humana em definições vagas. Os veículos possuem diversos sistemas rotativos, cuja rotação desses componentes gera vibrações devido a várias causas, como o desbalanceamento, por exemplo. Quando essas vibrações atingem níveis elevados, podem causar desconforto aos condutores. O desbalanceamento destaca-se como a principal causa de vibração em máquinas rotativas, sendo responsável por quase 90% dos problemas observados. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é estudar e utilizar a Lógica Fuzzy em uma bancada experimental para a detecção de desbalanceamento. Para alcançar esse fim, utilizou-se o Toolbox de Lógica Fuzzy em linhas de comando integrado ao software Matlab para efetuar a identificação. Além disso, o programa será utilizado para processar os sinais adquiridos na bancada experimental. O modelo escolhido para a identificação foi o Mamdani, com 32 regras de inferência e utiliza a Defuzzificação por Centroide. Quanto aos resultados, foram coletados sinais em diferentes situações, onde o sistema conseguiu identificar a severidade do desbalanceamento em cada cenário, além de identificar a progressão do desbalanceamento conforme adicionada massa e aplicado desalinhamento. Em suma, a metodologia e o sistema de inferência Fuzzy empregados para identificar o desbalanceamento tiveram resultados satisfatórios. O aprendizado em Lógica Fuzzy foi adquirido. A limitação principal foi alinhar a bancada para adquirir o sinal de base. Os resultados indicam que a técnica utilizada contribuiria significativamente no setor relacionado à manutenção preditiva.