https://hdl.handle.net/1884/39837 2026-07-17T14:07:37Z https://hdl.handle.net/1884/105779 Arquitetura de aprendizado profundo para o diagnóstico antecipado de defeitos em máquinas rotativas com implementação em tempo real Resumo: Máquinas rotativas desempenham um papel essencial em diversos setores industriais, especialmente na indústria de petróleo e gás, onde falhas em componentes como bombas, motores e turbinas podem gerar perdas operacionais significativas. Nesse contexto, a manutenção preditiva baseada em aprendizado de máquina possibilita antecipar falhas e quantificar a severidade dos defeitos. Este trabalho propõe um sistema de monitoramento preditivo para o diagnóstico de desbalanceamento, desalinhamento e defeitos combinados em máquinas rotativas, com foco na modelagem da evolução temporal e na estimativa da intensidade dos defeitos. A metodologia inicia-se com a aquisição de sinais de vibração brutos em uma bancada experimental instrumentada com acelerômetros triaxiais, operando em diferentes regimes de rotação. Os dados experimentais são posteriormente expandidos por meio de um processo de geração de dados sintéticos baseado em interpolação linear e janelamento trapezoidal, permitindo simular a transição progressiva entre estados normais e de defeito, preservando as características físicas dos sinais e ampliando a variabilidade do conjunto de dados.A arquitetura proposta integra duas abordagens complementares. Inicialmente, redes neurais recorrentes (RNN), especificamente modelos LSTM e GRU, são utilizadas para capturar dependências temporais e prever o comportamento futuro do sinal a partir de janelas deslizantes de 250 amostras, com horizonte de previsão de 10%. Em seguida, uma rede neural convolucional (CNN) é empregada para estimar a intensidade dos defeitos diretamente a partir dos sinais de vibração, eliminando a necessidade de extração manual de características. Os valores alvo são definidos com base na intensidade máxima observada em cada janela temporal, permitindo associar padrões do sinal à magnitude física dos defeitos. Os resultados experimentais demonstram que a abordagem baseada em CNN supera modelos clássicos de aprendizado de máquina em regimes de rotação não observados durante o treinamento, alcançando erro absoluto médio (MAE) de 0,09 mm para desalinhamento e 2,39 g para desbalanceamento. Adicionalmente, a estratégia de preenchimento com zeros contribui para a consistência da estimativa de severidade. Embora as RNNs sejam eficazes na modelagem da dinâmica temporal, seu custo computacional limita a aplicação em tempo real. Para viabilizar a aplicação industrial, os modelos foram implementados em um Raspberry Pi 3 utilizando TensorFlow Lite. A CNN apresentou latência de 16,76 ms, atendendo aos requisitos de tempo real, enquanto as RNNs apresentaram latência superior a 185 ms, tornando se inviáveis nesse contexto. O sistema proposto permite antecipar o diagnóstico de falhas em até 66% do horizonte temporal, utilizando apenas 80% do sinal disponível. Os resultados evidenciam a viabilidade da integração entre geração de dados sintéticos, modelagem temporal e arquiteturas convolucionais para aplicações em manutenção preditiva, especialmente em cenários com restrições computacionais; Abstract: Rotating machinery plays a critical role across multiple industrial sectors, particularly in the oil and gas industry, where failures in components such as pumps, motors, and turbines can lead to significant operational losses. In this context, predictive maintenance based on machine learning enables the anticipation of faults and the quantification of defect severity. This work proposes a predictive monitoring system for the diagnosis of unbalance, misalignment, and combined faults in rotating machines, with a focus on modeling temporal evolution and estimating fault intensity. The methodology begins with the acquisition of raw vibration signals from a laboratory test bench instrumented with triaxial accelerometers operating under different rotational speeds. The experimental data are subsequently expanded through a synthetic data generation process based on linear interpolation and trapezoidal windowing, enabling the simulation of progressive transitions between normal and faulty states while preserving the physical characteristics of the signals and increasing dataset variability. The proposed architecture integrates two complementary approaches. First, recurrent neural networks (RNNs), specifically LSTM and GRU models, are employed to capture temporal dependencies and predict future signal behavior using sliding windows of 250 samples with a prediction horizon of 10%. Next, a convolutional neural network (CNN) is used to estimate fault intensity directly from vibration signals, eliminating the need for manual feature extraction. Target values are defined based on the maximum intensity observed within each temporal window, allowing the model to associate signal patterns with the physical magnitude of the defects.Experimental results demonstrate that the CNN-based approach outperforms classical machine learning models in rotational regimes not observed during training, achieving a mean absolute error (MAE) of 0.09 mm for misalignment and 2.39 g for unbalance. Additionally, the zero padding strategy improves the consistency of severity estimation. While RNNs are effective in capturing temporal dynamics, their computational cost limits real-time applicability. To enable industrial deployment, the models were implemented on a Raspberry Pi 3 using TensorFlow Lite. The CNN achieved a latency of 16.76 ms, meeting real-time requirements, whereas RNN models exceeded 185 ms, making them unsuitable for embedded applications. The proposed system enables fault anticipation up to 66% of the temporal horizon using only 80% of the available signal. The results highlight the feasibility of integrating synthetic data generation, temporal modeling, and convolutional architectures for predictive maintenance applications, particularly in scenarios with limited computational resources Orientadora: Profa. Dra. Giuliana Sardi Venter; Coorientador: Prof. Dr. Eduardo Márcio De Oliveira Lopes; Banca: Giuliana Sardi Venter (Presidente da Banca), Rodrigo Nicoletti e Viviana Cocco Mariani; Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Defesa: Curitiba, 29/01/2026; Inclui referências 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/98330 Estudo da influência da pré-deposição de grafite e grafeno no processamento por PTA-DED da liga stellite 6 Resumo: Revestimentos protetores contribuem para uma vida útil mais longa e aprimorada do equipamento, motivando a busca por novos materiais e técnicas de processamento eficientes. Uma função a qual pode ser atribuída aos revestimentos é a utilização de materiais não apenas resistentes ao desgaste, mas também com propriedades autolubrificantes, de modo a aumentar a vida ao desgaste e reduzir as perdas energéticas com o atrito. Compostos à base de carbono são materiais amplamente estudados por suas propriedades únicas devido a uma variedade de arranjos atômicos, dentre as quais está a característica de autolubrificação. De modo a viabilizar a utilização de materiais com propriedades distintas, aproveitando suas melhores características, é necessário efetuar a construção de compósitos e, este trabalho, tem por objetivo processar compósitos de matriz metálica utilizando uma liga resistente ao desgaste como matriz e um material com propriedades autolubrificantes como reforço. A fabricação destes compósitos apresenta diversos desafios, desde as questões metalúrgicas como a ligação entre a matriz e o reforço, até questões de processamento, como a viabilidade da utilização da técnica de processamento e a distribuição homogênea dos reforços na matriz. Neste trabalho, buscou-se avaliar o impacto da adição de compostos de carbono (grafeno e grafite) pré-depositados sobre o substrato no processamento de revestimentos de uma liga a base de cobalto, comercialmente conhecida como Stellite 6, pelo processo de Plasma Por Arco Transferido (PTA-DED). Pós de grafite e grafeno foram aplicados manualmente com uma trincha de pintura da superfície sobre o substrato e entre camadas, durante o processamento de revestimentos monocamadas e multicamadas, respectivamente. Para avaliar o impacto nas características mecânicas dos revestimentos, foram executados ensaios de microdureza Vickers, nanodureza e ensaio tribológico de pino sobre o disco. Para a caracterização dos revestimentos processados e ensaiados no teste tribológico, foram utilizadas as técnicas de microscopia ótica, microscopia eletrônica de varredura (MEV), espectroscopia de energia dispersiva (EDS), difração de elétrons retroespalhados (EBSD), difração de raios-X (DRX), espectroscopia Raman, microscopia digital e microanálise de sonda eletrônica (EPMA). Os principais resultados mostraram que: 1 - pós pré-depositados aumentam a diluição dos revestimentos monocamadas; 2 – os filmes de grafite aumentaram a dureza dos revestimentos, tanto monocamadas quanto multicamadas; 3 – os filmes de grafeno alteraram a dureza dos revestimentos monocamadas e multicamadas; 4 – a taxa de desgaste e coeficiente de atrito dos revestimentos processados com e sem os filmes de carbono foi similar; 5 – Não foi identificado a presença de grafite ou grafeno livre na pista de desgaste. A discussão dos permitiu concluir que : A – Existem diferenças na transferência de calor na interface do revestimento com o substrato durante o processamento, as quais foram correlacionadas com: I - a pré-deposição dos compostos de carbono aumenta a condutividade térmica da interface do substrato com o arco plasma; II – a ocorrência de uma reação exotérmica de oxidação dos componentes de carbono, consumindo os materiais depositados; III - A alteração da condutividade térmica do arco plasma pela presença de CO2; B – pode ocorrer endurecimento por solução sólida da liga pela adição de compostos de carbono; C – pode ocorrer endurecimento devido a formação de maior quantidade de carbetos; Abstract: Protective coatings are crucial for extending and improving equipment lifespan, which drives the continuous search for novel materials and efficient processing techniques. One vital function attributed to these coatings is the incorporation of materials that are not only wear-resistant but also possess self-lubricating properties. This dual functionality aims to enhance wear life and minimize energy losses due to friction. Carbon-based compounds are extensively investigated for their unique properties, arising from diverse atomic arrangements, prominently featuring self-lubrication. To leverage the distinct properties of various materials and harness their optimal characteristics, the development of composites is essential. This study focuses on processing metal matrix composites, utilizing a wear-resistant alloy as the matrix and a self-lubricating material as reinforcement. The fabrication of such composites presents numerous challenges, ranging from metallurgical aspects, such as matrix-reinforcement bonding, to processing considerations, including the viability of the processing technique and the homogeneous distribution of reinforcements within the matrix. This research evaluates the impact of pre-deposited carbon compounds (graphene and graphite) on the substrate during the processing of cobalt-based alloy coatings, specifically Stellite 6, using the Plasma Transferred Arc-Directed Energy Deposition (PTA-DED) process. Graphite and graphene powders were manually applied with a paint brush onto the substrate surface and between layers for single-layer and multi-layer coatings, respectively. To assess the impact on the mechanical characteristics of the coatings, Vickers microhardness, nanohardness, and pin-on-disk tribological tests were conducted. The characterization of the processed coatings and those subjected to tribological testing involved a comprehensive suite of techniques: optical microscopy, scanning electron microscopy (SEM), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS), electron backscatter diffraction (EBSD), X-ray diffraction (XRD), Raman spectroscopy, digital microscopy, and electron probe microanalysis (EPMA). The main results indicated the following: 1 - Pre-deposited powders increased the dilution of single-layer coatings. 2 - Graphite films enhanced the hardness of both single-layer and multi-layer coatings. 3 - Graphene films altered the hardness of both single-layer and multi-layer coatings. 4 - The wear rate and friction coefficient of coatings processed with and without carbon films were similar. 5 - No free graphite or graphene was identified in the wear track. The discussion of these findings led to the following conclusions: A. Differences exist in heat transfer at the coating-substrate interface during processing, which were correlated with: I. The pre-deposition of carbon compounds increasing the thermal conductivity of the substrate-plasma arc interface. II. The occurrence of an exothermic oxidation reaction of carbon components, consuming the deposited materials. III. The alteration of the plasma arc's thermal conductivity due to the presence of CO2. B. Solid solution strengthening of the alloy may occur due to the addition of carbon compounds. C. Hardening may occur due to the formation of a greater quantity of carbides Orientadora: Profª. Drª. Ana Sofia Clímaco Monteiro D’Oliveira; Banca: Ana Sofia Clímaco Monteiro D’Oliveira (Presidente da Banca), Osvaldo Mitsuyuki Cintho e Leandro Joao da Silva; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Defesa : Curitiba, 10/07/2025; Inclui referências 2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/100903 Desenvolvimento de sistema de aquecimento e umidificação ativa de ar para pacientes em uso de ventilação mecânica invasiva em Unidades de Tratamento Intensivo (UTI) Resumo: O estudo apresenta o desenvolvimento de um sistema de aquecimento e umidificação ativa do ar inspirado para pacientes submetidos à ventilação mecânica invasiva em unidades de terapia intensiva (UTI). Durante a ventilação mecânica, o desvio das vias aéreas superiores compromete os mecanismos fisiológicos de filtração, umidificação e aquecimento do ar inspirado, funções essenciais para a proteção do trato respiratório inferior e da mecânica pulmonar. Para suprir essa deficiência, são empregados dispositivos de aquecimento e umidificação dos gases inspirados, usualmente classificados como passivos ou ativos. O presente estudo concentra-se no desenvolvimento de um sistema ativo que utiliza controle por lei de potência para manter a temperatura e a umidade dentro de valores alvo previamente definidos. O sistema foi inicialmente avaliado em bancada experimental, utilizando regimes de fluxo contínuo e intermitente que simulam as condições ventilatórias de um paciente adulto, e posteriormente testado em ambiente hospitalar, conectado a um ventilador mecânico Puritan Bennett™ 840. Os resultados indicam que o sistema desenvolvido é capaz de atingir a temperatura alvo de 34 °C em aproximadamente 6 minutos, além de manter a umidade relativa próxima a 100%, com oscilações térmicas inferiores a 1 °C. O controle por lei de potência mostrou-se superior ao controle do tipo on–off, ao reduzir sobressinais térmicos e otimizar o consumo energético por meio do aproveitamento da inércia térmica do sistema, evidenciando potencial para aplicação clínica; Abstract: The study presents the development of an active inspired air heating and humidification system for patients undergoing invasive mechanical ventilation in intensive care units (ICUs). During mechanical ventilation, the bypass of the upper airways compromises the physiological mechanisms responsible for air filtration, humidification, and heating—functions that are essential for protecting the lower respiratory tract and preserving pulmonary mechanics. To compensate for this deficiency, devices for heating and humidifying inspired gases are employed, commonly classified as passive or active. The present study focuses on the development of an active system that employs a power-law control strategy to maintain temperature and humidity within previously defined target values. The system was initially evaluated on an experimental bench using continuous and intermittent airflow regimes that simulate the ventilatory conditions of an adult patient, and subsequently tested in a hospital environment while connected to a Puritan Bennett™ 840 mechanical ventilator. The results indicate that the developed system is capable of reaching the target temperature of 34 °C in approximately 6 minutes, while maintaining relative humidity close to 100%, with thermal oscillations below 1 °C. The power-law control strategy proved superior to on–off control by reducing thermal overshoot and optimizing energy consumption through effective utilization of the system’s thermal inertia, thereby demonstrating potential for clinical application Orientador(a): Prof. Dr. José Viriato Coelho Vargas; Coorientador(a): Profa. Dra. Giuliana Sardi Venter; Banca: José Viriano Coelho Vargas (Presidente da Banca), Lauber de Souza Martins, João Vitor de Carvalho Fontes e Luciano Kiyoshi Araki; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Defesa : Curitiba, 17/11/2025; Inclui referências 2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/100711 Implementação numérica do método dos elementos de contorno para cálculo de rao de corpos flutuantes Resumo: Diante da crescente demanda por projetos hidrodinâmicos associados à exploração de petróleo e energias renováveis, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um código para calcular o Response Amplitude Operator (RAO) de corpos flutuantes, utilizando o Método dos Elementos de Contorno Indireto com Colocação nodal via discretização pelo método dos painéis, também conhecido como método de Hess-Smith. O Método dos Elementos de Contorno (MEC) é uma técnica numérica amplamente utilizada na resolução de problemas de engenharia, especialmente aqueles relacionados à interação fluido-estrutura, e destaca-se por sua capacidade de oferecer soluções precisas para problemas de valores no contorno, sem a necessidade de gerar a malha em todo o domínio, característica comum em métodos como o Método dos Elementos Finitos (MEF). O código desenvolvido visa fornecer uma implementação eficiente do MEC, concentrando-se na resolução de problemas de valor de contorno relacionados à análise de corpos flutuantes. O método de elementos e contorno por colocação, empregado neste trabalho, envolve a colocação de fontes nos painéis discretos ao longo do contorno da geometria da estrutura para representar a influência do corpo no escoamento potencial, eliminando a necessidade de discretização do domínio fluido e do interior do corpo flutuante. Isso resulta em uma simplificação significativa do processo computacional, levando a uma redução notável na quantidade de equações do sistema de equações a ser resolvido e, consequentemente, redução do tempo de processamento em comparação com métodos como o MEF e MVF (Método dos Volumes Finitos). Uma metodologia de cálculo é apresentada visando calcular os coeficientes hidrodinâmicos de massa adicional, amortecimento de radiação e a força de Froude-Krylov, necessários para cômputo do operador amplitude de resposta. O RAO é útil em projetos de engenharia, pois quantifica a amplitude de deslocamento, linear ou angular, em função de parâmetros de onda como frequência, amplitude e direção de incidência. Ao final do trabalho fora conduzido uma análise direcional de incidência de ondas e caracterizado a influência de termos cruzados de acoplamento entre graus de liberdade; Abstract: In view of the growing demand for hydrodynamic projects associated with oil exploration and renewable energy applications, this work presents the development of a numerical code to compute the Response Amplitude Operator (RAO) of floating bodies using the indirect Boundary Element Method with nodal collocation via panel discretization, also known as the Hess–Smith method. The Boundary Element Method (BEM) is a numerical technique widely employed in engineering problems, particularly those related to fluid–structure interaction, and is distinguished by its ability to provide accurate solutions to boundary value problems without the need for mesh generation throughout the entire domain, a common requirement in methods such as the Finite Element Method (FEM). The developed code aims to provide an efficient implementation of the BEM, focusing on the solution of boundary value problems related to the analysis of floating bodies. The collocation-based boundary element formulation employed in this work involves the placement of sources on discretized panels along the structure boundary to represent the influence of the body on the potential flow, eliminating the need for discretization of the fluid domain and the interior of the floating body. This results in a significant simplification of the computational process, leading to a substantial reduction in the number of equations in the resulting system and, consequently, a reduction in computational cost when compared to methods such as FEM and the Finite Volume Method (FVM). A computational methodology is presented to evaluate the hydrodynamic coefficients of added mass, radiation damping, and the Froude–Krylov force, which are required for the computation of the response amplitude operator. The RAO is a useful tool in engineering design, as it quantifies linear or angular displacement amplitudes as a function of wave parameters such as frequency, amplitude, and direction of incidence. At the end of the study, a directional wave incidence analysis is conducted, and the influence of cross-coupling terms between degrees of freedom is characterized Orientador: Prof. Dr. Luciano Kiyoshi Araki; Banca: Luciano Kiyoshi Araki (Presidente da Banca), Luiz Alkimin de Lacerda e Jeferson Avila Souza; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Defesa : Curitiba, 23/07/2025; Inclui referências 2025-01-01T00:00:00Z