
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 |
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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


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%