Prognose de falhas em um reator do reator tubular com escoamento pistonado utilizando sistemas imunológicos artificiais

A indústria 4.0 utiliza princípios de novas tecnologias para obter resultados de melhor qualidade e produtividade, o qual a computação inteligente é uma delas. Neste trabalho é proposto uma metodologia inteligente em que o sistema imunológico artificial separa o sinal em grupamentos e determina a classificação baseado em prognose de falhas pelo grau de severidade de um reator tubular com escoamento pistonado. O processo é desenvolvido da seguinte forma: basicamente, após a obtenção dos sinais de vibração do reator através de um modelo numérico, é utilizada a transformada rápida de Fourier para transformar os sinais no domínio da frequência. Posteriormente, um sistema imunológico artificial de seleção negativa realiza o diagnóstico, identificando e classificando as falhas. A motivação da aplicação desta metodologia é o processo de fiscalização de estruturas, a fim de identificar e caracterizar as falhas, bem como tomar decisões visando evitar acidentes ou desastres. Os resultados demonstram a robustez e precisão da metodologia para a aplicação proposta.