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http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/1801
Título: | Utilização de sinais acústicos para detecção de trincas em dormentes de aço. |
Autor(es): | Yared, Glauco Ferreira Gazel Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende Ribeiro, Rodrigo Geraldo Ribeiro, Marcos Henrique Thebaldi, Rafael Santos Nascimento, Leandro Prates do Oliveira, Paganini Barcellos Vincic, Jasmina Silveira, Ingrid Machado Ferreira, Tiago Vasconcelos, Renato Lataliza |
Palavras-chave: | Acoustic signals Cepstrum Heavy haul railway Classification Parameterization |
Data do documento: | 2010 |
Referência: | YARED, G. F. G. et al. Utilização de sinais acústicos para a detecção de trincas em dormentes de aço. In: Congresso Brasileiro de Automática. 2010. Bonito. Anais... XVIII Congresso Brasileiro de Automática. Campo Grande: UFMS, 2010. p. 4965-4971. Disponível em: <http://www.labplan.ufsc.br/congressos/CBA2010/Artigos/66362_1.pdf>. Acesso em: 22 nov. 2012. |
Resumo: | Os sistemas ferroviários têm sido amplamente utilizados para o transporte de passageiros, matérias primas e produtos industrializados. Diversas vantagens econômicas e sociais podem ser obtidas por meio da utilizacão do transporte ferroviário. Especificamente, as ferrovias brasileiras têm sido submetidas a um aumento crescente de peso da carga transportada, principalmente devido à demanda das indústrias primárias e secundárias, o que também pode ser notado como uma tendência global. A infra-estrutura ferroviária é afetada diretamente pelo aumento de carga, com destaque para as ferrovias de transporte de cargas pesadas (heavy haul), tal como a EFVM (Estrada de Ferro Vitória-Minas) que é utilizada essencialmente no transporte de minério de ferro. No intuito de se manter a confiabilidade e a segurança de tal sistema de transporte, evitando a ocorrência de acidentes, é necessária a realização de um procedimento preciso de manutenção. Este trabalho propõe uma nova abordagem baseada em sinais acústicos medido no ar para o diagnóstico da presença de fissuras microscópicas em dormentes de aço, utilizando-se Redes Neurais Artificiais (RNAs) como ferramentas para classificação. Os resultados obtidos em laboratório forneceram uma taxa de erro de aproximadamente 6%, após a realização de validação cruzada. |
Resumo em outra língua: | The railway systems have been widely used all over the world for passengers, raw materials and manufactured products transportation. Many economical and social benefits may be achieved by means of railway transport. Specifically, the brazilian railways are facing an increasing growth in the weight of transported load mainly due to primary and secondary industries demand, what can be observed as a global trend as well. The railway track is directly affected by such overload specially in the heavy haul railways as for instance the EFVM (Estrada de Ferro Vitória-Minas). In order to keep the reliability and safety of such transport system, it is essential to perform a precise maintenance procedure to prevent from accidents. This work proposes a new approach based on acoustic signals to diagnose the presence of crack in steel sleepers using an Artificial Neural Network (ANN) for classification. The laboratory results have shown an error rate of 6%, approximately, after cross-validation. |
URI: | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/1801 |
Aparece nas coleções: | DECEA - Trabalhos apresentados em eventos |
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