Dois trabalhos da Faculdade de Engenharia da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) foram premiados com menção honrosa no XXIII Congresso Brasileiro de Automática (CBA), a conferência acadêmica mais importante do ramo que reúne todas as áreas de engenharia elétrica. A UFJF recebeu o prêmio nas categorias Mestrado e Graduação.
Trabalho premiado utilizou os indicadores da usina hidrelétrica Santo Antônio Energia. (Foto: Divulgação)
Planejamento de manutenção de usinas
Na categoria mestrado, o artigo “Avaliação do Desempenho de Unidades Geradoras Utilizando o Método AHP” foi o premiado com a menção honrosa. De acordo com Patrícia de Sousa Oliveira, uma das autoras do artigo, trata-se de um estudo de caso, que avalia o desempenho operacional de turbinas de uma usina hidrelétrica. O trabalho propõe a obtenção de um ranking de unidades geradoras com a utilização do método Analytic Hierarchy Process (AHP), baseado nos indicadores de manutenção da usina hidrelétrica Santo Antônio Energia (SAE). “A SAE possui 50 turbinas, portanto, estabelecer o cronograma de manutenção ideal é uma tarefa desafiadora”, aponta André Marcato, coorientador do trabalho.
“O intuito da classificação gerada é fornecer subsídio para auxiliar o planejamento das manutenções, determinando as turbinas mais críticas para a realização da manutenção preventiva, de forma a aumentar a disponibilidade dos equipamentos”, esclarece. De acordo com a pesquisadora, este estudo poderá direcionar agentes do Brasil e do mundo para a priorização das manutenções de unidades geradoras, levando em consideração aspectos subjetivos, como a importância dada a cada critério de análise. Esta é uma dissertação de mestrado interinstitucional (Minter) envolvendo a UFJF e a PUC-Rio.
Tecnologia avisa quando ferramenta está no fim de sua vida útil
Já na categoria graduação, a menção honrosa foi para o artigo “An Autonomous Model to Classify Lathe’s Cutting Tools Based on TSFRESH, Self-Organised Direction Aware Data Partitioning Algorithm and Machine Learning Techniques“. O projeto que originou tal artigo foi financiado pelo CNPq e tem como objetivo principal desenvolver um produto de baixo custo para prognóstico, em tempo real, de falhas em ferramentas de corte de tornos. “Para atender os requisitos, a equipe do Laboratório de Automação Industrial e Inteligência Computacional (LAIIC) se desenvolveu em três frentes: aquisição da base de dados, desenvolvimento de modelo computacional baseado em machine learning, e por fim, a construção do protótipo”, explica Eduardo de Aguiar, o orientador do projeto.
O grupo desgastou ferramentas de corte até o final de sua vida útil, através da execução sucessiva de operações de usinagem. A medida que a ferramenta se desgastava, os dados de tensão e corrente do motor do torno foram aquisitados, constituindo a base de dados. A segunda frente foi relacionada ao desenvolvimento de um modelo computacional baseado em machine learning. Depois disso, desenvolveram um protótipo envolvendo dispositivos eletrônicos capaz de avisar o operador se o desgaste da ferramenta ainda está adequado ou se ela já está no fim de sua vida útil. “Para tal, propomos um modelo que utiliza a base de dados para aprender, de forma autônoma, a diferenciar esses dois estágios de uma ferramenta”, explica Thiago Fernandes, um dos autores da pesquisa.
O Congresso Brasileiro de Automática
O CBA acontece desde 1976 e é o maior congresso na área de Engenharia Elétrica do Brasil. O congresso conta com a participação de pesquisadores e profissionais atuantes em diversas áreas da engenharia elétrica, de diversas regiões do Brasil e de outros países, promovendo a integração das comunidades científicas, acadêmicas e industriais.
A edição de 2020 teve como tema “Revolução Industrial 4.0”. “Ganhar o prêmio de melhor artigo com menção honrosa, não é só muito gratificante, como também indica que estamos desenvolvendo tecnologias pertinentes e aplicáveis no contexto da indústria mundial”, revela Thiago Fernandes. Lembra também as dificuldades enfrentadas para desenvolver a pesquisa durante a pandemia de Covid-19. “Esse prêmio serviu como inspiração para terminarmos nosso protótipo, que se encontra em fase final, e um aprendizado imenso em relação à capacidade da nossa equipe de vencer seus desafios.”