Monitoramento da Integridade de um trator utilizando redes neurais - Garrido da Silva, Francisco Diego;Chavarette, Fábio Roberto;Martins Lopes, Mara Lúcia
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Diante da constante necessidade de avanço tecnológico na agricultura para promover o aumento da produtividade e segurança aos indivíduos envolvidos no processo, esta pesquisa apresenta o desenvolvimento de um sistema inteligente, utilizando redes neurais artificiais, aplicado ao monitoramento e análise de falhas estruturais em um trator. Simulou-se o trator por meio de um modelo numérico, representado através de equações diferenciais, o qual gera sinais conforme se alteram os parâmetros de velocidade do trator e a distância entre as saliências no solo. Para a análise, identificação e…mehr

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Produktbeschreibung
Diante da constante necessidade de avanço tecnológico na agricultura para promover o aumento da produtividade e segurança aos indivíduos envolvidos no processo, esta pesquisa apresenta o desenvolvimento de um sistema inteligente, utilizando redes neurais artificiais, aplicado ao monitoramento e análise de falhas estruturais em um trator. Simulou-se o trator por meio de um modelo numérico, representado através de equações diferenciais, o qual gera sinais conforme se alteram os parâmetros de velocidade do trator e a distância entre as saliências no solo. Para a análise, identificação e classificação dos dados simulados computacionalmente, foi utilizado uma rede neural do tipo ARTMAP-Fuzzy, que utiliza conceitos da Teoria da Ressonância Adaptativa. A principal aplicação deste sistema é inspecionar a estrutura do trator objetivando sua melhor conservação, indicando se o mesmo encontra-se em condições normais ou em caso de falha estrutural. Caso uma falha seja detectada, é possível classificar seu tipo. Os resultados obtidos na aplicação da rede neural ao problema especificado mostraram-se ser satisfatórios.
Autorenporträt
Francisco Diego Garrido da Silva, possui curso Técnico em Informática pelo SENAC (2006), graduação em Engenharia da Computação pelo UniSALESIANO (2010), especialista em Administração de Empresas pela FGV (2013) e em Redes de Computadores pela ESAB (2015) e mestre em Engenharia Mecânica pela UNESP de Ilha Solteira (2016).