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Diagnostica predittiva e monitoraggio di sistemi industriali Come rilevare malfunzionamenti sulle macchine automatiche moderne per garantire la costante produttività delle stesse.
Docente Andrea Semprini Ricercatore presso Università di Bologna, collabora con il LIAM nell’attività di diagnostica predittiva, esperto di sistemi di controllo, strumenti di misure ed acquisizione dati. Durata 14 ore Date 7, 9 novembre 2017 09.00 - 17.00 Quota di iscrizione € 600,00 + iva Info in.tech@fav.it
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Nella prima parte del corso verranno presentate alcune delle principali metodologie basate sia sull’analisi dei segnali (tecniche signal-based) che sulla costruzione di modelli del sistema da diagnosticare (tecniche model-based). Mentre nella seconda parte verranno affrontati i problemi più tecnologici riferiti ai sistemi di acquisizione ed alle tipologie di sensori che si possono utilizzare. Verranno mostrati esempi di analisi dati ai fini diagnostici provenienti da reali applicazioni di macchine automatiche. Contenuti Diagnostica predittiva per applicazioni industriali Diagnostica/tolleranza ai guasti nei sistemi industriali: una panoramica. Principi di diagnostica predittiva signal-based. Principi di diagnostica predittiva model-based. Metodi di ridondanza analitica per la diagnostica industriale. Diagnostica predittiva mediante ricostruzione dello stato. Elaborazione dei segnali: sensori Principali tipologie e caratteristiche di sensori per la diagnostica. Tecniche di fissaggio dei sensori. Tecniche di individuazione di posizioni preferenziali. Elaborazione dei segnali: sistemi di acquisizione Principali piattaforme per l’acquisizione dei segnali. Scelta delle grandezze di interesse di un sistema di diagnostica. Esempi di elaborazione di segnali acquisiti.