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REDES NEURAIS NA MANUTENÇÃO PREDITIVA DE CAMINHÕES FORA DE ESTRADA

By FELIPE MIANA DE FARIA FURTADO

Abstract

Com o aumento da demanda por minério no mundo, a complexidade, o tamanho e o preço dos equipamentos de extração mineral aumentaram consideravelmente. Como estas máquinas possuem uma tecnologia de monitoramento embarcada no equipamento, a utilização desses dados para o aumento da confiabilidade e da disponibilidade do equipamento tornou-se fundamental, de modo a reduzir os custos de manutenção. O objetivo desta dissertação foi desenvolver um modelo de apoio à decisão de parada de equipamento, baseado na classificação por Redes Neurais Artificiais de padrões pré-falha de caminhões fora de estrada. O modelo proposto tem como objetivo identificar o estado de falha, ou padrão pré-falha de um equipamento, utilizando os dados armazenados nos equipamentos e seus respectivos registros de falha, para que seja possível avaliar o risco de falha deste equipamento e decidir se o mesmo deve ser parado ou aguardar uma nova parada programada. Essa dissertação foi desenvolvida em quatro partes: estudo dos principais modelos de manutenção atualmente utilizados; definição e desenvolvimento do modelo para abordar o problema, baseado em redes neurais artificiais; avaliação de desempenho do modelo proposto; e simulação do downtime da máquina utilizando o modelo de decisão proposto. No estudo dos principais modelos foi realizada uma pesquisa bibliográfica sobre a evolução da manutenção, passando por modelos de manutenção corretiva, manutenção preventiva e, por fim, chegando ao modelo de manutenção baseada no monitoramento de condições. Para os dois últimos tipos de manutenção, foram apresentados os principais modelos utilizados na abordagem do problema, seus benefícios e deficiências. O desenvolvimento do modelo foi segmentado em três etapas principais: tratamento das bases de dados, tanto de dados obtidos diretamente do equipamento quanto das bases de registro de falha dos equipamentos; seleção de variáveis, baseada no cálculo da influência de cada sensor do equipamento na determinação de seu estado de falha, assim como na definição do intervalo ideal para se agrupar os dados; e definição da topologia das redes. Na etapa de avaliação do desempenho do modelo proposto foram utilizados dados de falhas corretivas mais recorrentes para os dois componentes específicos de caminhões fora de estrada: motor e transmissão, sendo que o monitoramento eletrônico do motor é mais extenso do que o de transmissão, no que diz respeito ao número de sensores empregados no monitoramento. Para a comparação de desempenho entre os diferentes modelos avaliados, dois fatores tiveram maior relevância: melhor desempenho na classificação e maior intervalo entre a identificação do padrão pré-falha e a ocorrência da falha. Os resultados de classificação dos padrões pré-falha foram bastante satisfatórios para a maioria dos casos de estudos, com as taxas de acerto variando entre 85% e 95%. A partir do modelo de classificação determinado na etapa anterior, passou-se à simulação de diferentes cenários de falhas, calculando-se os tempos de máquina parada (downtimes) que teriam sido evitados se as intervenções definidas pelo modelo tivessem sido executadas, analisando-se, assim, o aumento de disponibilidade proporcionado pelo uso do modelo proposto.With the increasing demand for ore in the world, the complexity, size and price of mining equipment have increased considerably. As these machines have embedded monitoring technology, the use of such data to increase the reliability and availability of the equipment has become essential in order to reduce maintenance costs. The objective of this work is developing a model that supports the decision of stopping an equipment, based on its actual state, using pattern recognition by neural networks. The proposed model aims to identify the state of equipment failure or pre-failure based on the data stored in the equipment and on the records of failure, so as to assess the risk of failure of equipment and to decide whether it should be stopped or wait for a new programmed shutdown. This dissertation was developed in four parts: study of the main models currently used for maintenance; design and implementation of the model to address this problem, based on artificial neural networks; performance evaluation of the proposed model; and simulation of equipment downtime using the proposed model. In the study of the main models a research was made about the evolution of maintenance techniques, through models of corrective maintenance, preventive maintenance and, finally, reaching the maintenance model based on condition monitoring. For the last two types of maintenance, it is presented the main models used in addressing the problem, its benefits and shortcomings. The development of the model was segmented into three main stages: processing of databases, from the data obtained directly from the equipment to the base of record of equipment failure; variable selection, based on the calculation of the influence of each equipment sensor to determine its failure state, as well as the definition of the ideal range of group data, and definition of the topology of networks. In the stage of assessing the performance of the proposed model we used data from corrective failures more often of two specific components of off-highway trucks: engine and transmission. To compare the performance between the different models evaluated, two factors were more important: classification performance and the longest interval between the identification of a pre-failure pattern and the occurrence of the failure. The results of classification of pre-failure patterns were quite satisfactory for most case studies, with hit rates ranging between 85% and 96%. From the classification model given in the previous step, we moved on to simulate different failure scenarios, calculating the equipment downtime that would have been avoided if the interventions defined by the model had been implemented, thus analyzing the increased availability provided by the use of the proposed model

Topics: REDES NEURAIS, NEURAL NETWORKS, CLASSIFICACAO, CLASSIFICATION, MANUTENCAO, UPDATING, EQUIPAMENTOS, EQUIPMENT, MÉTODOS DE APOIO À DECISÃO
Publisher: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Year: 2009
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_PUC_RIO:oai:MAXWELL.puc-rio.br:15673
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