Identificação de níveis de danos de um tanque de armazenamento de combustível

via sistema baseado em regras fuzzy

Authors

  • Fellipe A. D. Prudente Universidade de São Paulo - USP
  • Rosana S. M. Jafelice Universidade Federal de Uberlândia - UFU
  • José W. Silva Universidade Federal de Uberlândia - UFU
  • Roberto M. Finzi Universidade Federal de Uberlândia - UFU
  • Diogo S. Rabelo Universidade Federal de Goiás - UFG
  • José R. V. Moura Jr. Universidade Federal de Catalão - UFCAT

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2025.011.01.0408

Keywords:

Conjuntos Fuzzy, HyFIS, Impedância Eletromecânica, SHM, SBRF

Abstract

O intuito do monitoramento de integridade estrutural (SHM) é inspecionar uma estrutura com o propósito de identificar, localizar e detectar possíveis danos. A condição da estrutura pode ser representada a partir da técnica de impedância eletromecânica (EMI). A evolução do dano, ao longo do tempo, também pode ser monitorada pois, em geral, alteração na estrutura acarreta alteração nas métricas de dano calculadas a partir dos dados de impedância. O objetivo deste trabalho é desenvolver um Sistema Baseado em Regras Fuzzy (SBRF), para avaliar o estado estrutural, empregando três métricas como variáveis de entrada: Desvio do Coeficiente de Correlação (CCD), Desvio Percentual da Média Absoluta (ASD) e Desvio Médio da Raiz Quadrada 4 (RMSD4). Os dados foram coletados através de pastilhas piezoelétricas, PbLead Zirconate Titanate (PZT), instaladas em uma placa de aço que foi submetida a cinco danos diferentes em condições ambientais no Campus Glória, da Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Os resultados obtidos por essa comparação foram satisfatórios, com uma taxa de acerto de mais de 98%, mostrando que a metodologia possibilitou identificar o nível de dano, em grande parte dos dados, para um problema complexo.

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References

L. C. Barros e R. C. Bassanezi. Tópicos de Lógica Fuzzy e Biomatemática. Campinas, SP: UNICAMP/IMECC, 2015, p. 426. ISBN: 85-87185-05-5.

C. R. Farrar e W. Keith. Structural health monitoring: a machine learning perspective. 1a. ed. UK, Wiley: John Wiley & Sons, 2013. ISBN: 978-1-119-99433-6.

R. S. M. Jafelice, L. C. Barros e R. C. Bassanezi. Teoria dos Conjuntos Fuzzy com aplicações. Vol. 17. São Carlos - SP: SBMAC, 2023, p. 121.

J. Kim e N. Kasabov. “HyFIS: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems and Their Application to Nonlinear Dynamical Systems”. Em: Neural Networks 12.9 (1999), pp. 1301–1319. URL: https://doi.org/10.1016/S0893-6080(99)00067-2.

L. V. Palomino. Análise das métricas de dano associadas à técnica da impedância eletromecânica para o monitoramento de integridade estrutural. Dissertação de Mestrado. Uberlândia, MG, 2008.

F. A. D. Prudente. Monitoramento Estrutural por Impedância Eletromecânica via Sistemas Neuro-Fuzzy. Dissertação de Mestrado. Uberlândia, MG, 2024. DOI: 10.14393/ufu.di.2024.24.

Published

2025-01-20

Issue

Section

Trabalhos Completos