TÉCNICAS DE OTIMIZAÇÃO E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADOS EM CONTROLE DE QUALIDADE

Júlia Bertelli Duarte¹; Marcus Antonio Viana Duarte¹

¹ UFU

Resumo

A indústria tem como um dos principais desafios estabelecer critérios confiáveis para controle de qualidade de seus produtos e serviços. Porém, muitos desses critérios possuem deficiências e parâmetros subjetivos para se classificar e definir a qualidade do produto final, tendo como parâmetro a sensibilidade auditiva dos peritos para esta decisão. Neste trabalho, apresentou-se uma metodologia baseada em redes neurais auto-organizáveis (SOM) e otimização aplicada a sinais de vibração, sintomas vibroacústicos, que visa tirar a subjetividade do controle de qualidade do produto final. Para a escolha dos parâmetros, utilizou-se da SOM combinada à técnicas de otimização heurística, como Evolução Diferencial. Para este caso, os dados utilizados eram todos controlados, ou seja, os grupos conformes e não conformes eram conhecidos. Conseguiu-se bons resultados na segregação dos grupos, e a técnica de Evolução Diferencial demanda pouco tempo computacional para convergência e as funções objetivo tiveram valores baixos. Verificou-se que não é necessário um número muito elevado de sintomas para que se haja a convergência do sistema passa-não-passa. Ao aplicar a metodologia desenvolvida em um conjunto de compressores de linha de produção, verificou-se que o mesmo se mostrou eficiente. Concluiu-se então que as técnicas de otimização, juntamente com a SOM, se mostram como uma excelente ferramenta de seleção de sintomas vibroacusticos para fins de controle de qualidade.

Palavras-chave: controle de qualidade; redes neurais auto-organizáveis; evolução diferencial; sintomas vibroacústicos