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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15954
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRodrigues, Nayara Formiga-
dc.date.accessioned2019-10-01T18:54:58Z-
dc.date.available2019-02-20-
dc.date.available2019-10-01T18:54:58Z-
dc.date.issued2018-07-31-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15954-
dc.description.abstractAccording to data from RENAVAM, Brazil currently has a fleet of more than 42 million vehicles. In 2010, 182,900 accidents were recorded on public roads in Brazil, of which 7,073 were fatal. In addition to the crashes that cause accidents, there are those that affect the cars' capacity of locomotion, causing inconvenience to their passengers and putting them at risk of eventual car crashes. Most accidents are caused by mechanical failures that can occur in different parts of the car and could be avoided with proper diagnosis. Currently, automotive vehicles lack mechanisms that can detect most mechanical failures to which they are susceptible. The detection of failures in pistons is one of them. Besides damaging the car's proper operation, this type of failure causes engine degradation and increases the emission of noxious gases. The aim of this work is the implementation of a processing technique for detection of pistons failures of an automotive engine by reading the measurement of the vibration signal performed by the accelerometer sensor of a smartphone. Currently, it is possible to program complete systems for simulation of technical characteristics that are found in real systems. In this paper it was also validated a method through the analysis of the signal measured through MATLAB, using tools such as the fast Fourier transform and the Wavelet Packet Transform (WTP).pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Rosa Sylvana Mousinho (syllmouser@biblioteca.ufpb.br) on 2019-10-01T18:54:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Arquivototal.pdf: 4241888 bytes, checksum: 9bdbc366faca367c10bf353a49af6207 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-10-01T18:54:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Arquivototal.pdf: 4241888 bytes, checksum: 9bdbc366faca367c10bf353a49af6207 (MD5) Previous issue date: 2018-07-31en
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectAcelerômetro de um smartphonept_BR
dc.subjectDetecçãopt_BR
dc.subjectFalhaspt_BR
dc.subjectFourierpt_BR
dc.subjectWaveletpt_BR
dc.subjectPistãopt_BR
dc.subjectAccelerometer sensor of a smartphonept_BR
dc.subjectDetectionpt_BR
dc.subjectFailurespt_BR
dc.subjectFourierpt_BR
dc.subjectPistonpt_BR
dc.subjectMotores de combustão internapt_BR
dc.subjectVeículos - Motor automotivo - Falhas mecânicaspt_BR
dc.subjectAcelerômetro - Smartphonept_BR
dc.subjectMotores - Vibraçõespt_BR
dc.titleDiagnóstico de falha de ignição em veículos automotivos através de vibração de smartphonept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Lima Filho, Abel Cavalcante-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0801399035139894pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0452101885672463pt_BR
dc.description.resumoSegundo dados do RENAVAM, o Brasil conta atualmente com uma frota de mais de 42 milhões de veículos automotivos. No ano de 2010 foram registrados 182.900 acidentes em vias públicas no Brasil, sendo 7.073 com vítimas fatais. Além das falhas que ocasionam acidentes, existem aquelas que fazem com que os carros percam a capacidade de locomoção, causando transtornos aos seus passageiros e submetendo-os aos perigos inerentes das estradas. Grande parte dos acidentes é causada por falhas mecânicas que podem acontecer em diferentes partes do automóvel e poderiam ser evitadas com um diagnóstico adequado. Atualmente os veículos automotivos não possuem capacidade detecção para a maioria das falhas mecânicas aos quais os mesmo estão susceptíveis. A detecção de falhas em pistões (misfire) é uma delas. Além de prejudicar o funcionamento do carro esse tipo de falha causa degradação do motor e aumenta a emissão de gases nocivos. O objetivo desse trabalho é a implementação de uma técnica de processamento para detecção de falhas em pistões de um motor automotivo, através da leitura da medição do sinal de vibração, realizada pelo sensor acelerômetro de um smartphone. Atualmente é possível programar sistemas completos para simulação de características técnicas que são encontradas em sistemas reais. No presente trabalho também foi validado o método em estudo através da análise do sinal medido através do MATLAB, utilizando como ferramentas a Transformada Rápida de Fourier e Análise Wavelet Multiresolução.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEngenharia Mecânicapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Mecânicapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICApt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Tecnologia (CT) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica

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