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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Departamento: Informática e Estatística/INE

Dimensão Institucional: Extensão

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Projeto de Extensão

Título: SERVIÇO DE DESENVOLVIMENTO DE POC DE DETECÇÃO DE FALHAS DA FUNÇÃO-GERAÇÃO BASEADA EM DADOS COLETADOS EM PLATAFORMA CLOUD E EM WORKFLOWS DE MACHINE LEARNING

Coordenador
  • ANTONIO AUGUSTO MEDEIROS FROHLICH
Participante
  • ANTONIO AUGUSTO MEDEIROS FROHLICH (D)
  • GUSTAVO MEDEIROS DE ARAUJO (D)
  • ROBERTO MILTON SCHEFFEL (Di)
  • RODRIGO SANTOS DE CARVALHO

Conteúdo

O projeto proposto realizará pesquisa aplicada ...o projeto proposto realizará pesquisa aplicada em parceria com a empresa aqtech para o desenvolvimento de soluções de detecção de anomalias em hidrogeradores utilizando técnicas de inteligência artificial no paradigma da internet das coisas (iot). a aqtech tem experiência na monitoração de sistemas elétricos, principalmente geradores, tanto centralizados quanto distribuídos. a monitoração desses sistemas geradores em tempo real permite um acompanhamento por parte das empresas que os operam, visando principalmente a continuidade da operação com qualidade. o acompanhamento do monitoramento por especialistas de domínio da aqtech permite que problemas maiores sejam evitados, pois, ao identificarem qualquer anomalia, podem acionar manutenção preditiva e auxiliar as operadoras no escalonamento de eventuais falhas. sintonizada com os avanços tecnológicos, a aqtech passou a monitorar geradores seguindo o paradigma de iot, com inúmeros sensores adicionais e uma coleta de dados com alta resolução. além disso, a empresa está consciente de que, grande parte do conhecimento de domínio de seus especialistas pode ser absorvida por sistemas de inteligência artificial através de técnicas de machine learning. neste contexto, o lisha se propõe a aplicar o conhecimento adquirido com a execução de inúmeros projetos de sistemas embarcados conectados a internet desdes 2001. atualmente, o lisha possui uma plataforma de iot (https://iot.ufsc.br) refinada ao longo dos anos para suportar pesquisas aplicadas similares à proposta pela aqtech. em particular, este projeto enfatizará sinais acústicos produzidos pelos hidrogeradores em complemento ao dados sensoriais típicos (e.g. temperatura, pressão, vibrações) e operacionais (e.g. tensão, corrente, fases) objetivando modelar uma solução menos invasiva.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 2.64073

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
1,67% 2,64% 2,54% 4,17% 2,43% 3,22% 3,16% 2,79% 57,11% 1,61% 4,07% 2,75% 3,24% 2,11% 3,37% 3,10%
ODS Predominates
ODS 9
ODS 1

1,67%

ODS 2

2,64%

ODS 3

2,54%

ODS 4

4,17%

ODS 5

2,43%

ODS 6

3,22%

ODS 7

3,16%

ODS 8

2,79%

ODS 9

57,11%

ODS 10

1,61%

ODS 11

4,07%

ODS 12

2,75%

ODS 13

3,24%

ODS 14

2,11%

ODS 15

3,37%

ODS 16

3,10%