Utilização de sinais acústicos para detecção de trincas em dormentes de aço.

Abstract

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.