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  • Sensoriamento

    Sensoriamento para o monitoramento de vibrações em hidrogeradores.

    Conceitos básicos de vibração mecânica e tipos de sensores: deslocamento, aceleração, velocidade e pressão.

    Tiago Matsuo

    VP/Techinical Director

  • Monitoramento

    Monitoramento de vibrações em hidrogeradores segundo normas ISO

    Introdução à norma ISO 13373-1: Tipos de monitoramento; Boas práticas de instalação de sensores; Processamento, tratamento e apresentação de sinais. Introdução à norma ISO 20816-5: Tipos de máquinas e seus componentes; Procedimentos de medição; Avaliação de medições.

    Marcos Nishioka

    Mechanical Engineer

  • Dados

    Aquisição de dados para monitoramento de vibrações

    A importância da aquisição de dados para um sistema de monitoramento de vibrações. Entenda o processo e os requisitos necessários para um ótimo condicionamento e digitalização dos sinais recebidos por sensores instalados em hidrogeradores.

    Celso Souza

    Sr. Hardware Engineer

  • Análise

    Ferramentas de análise de vibrações em hidrogeradores

    Diferentes níveis de análise, como supervisão, visualização em tempo real, tendência e registros detalhados, além das ferramentas avançadas Cascata FFT, Entreferro e Fluxo Magnético.

    Emerson Ancini

    Sales and service director

  • Diagnóstico

    Diagnóstico de defeitos em hidrogeradores

    Diagnóstico de defeitos em hidrogeradores através da análise das frequências notáveis, segundo ISO 13373-7.Desbalanceamento, desalinhamento, folga, roçamento, rodopio de óleo, problema de pás de turbina, problema de pás do distribuidor, problema em entreferro, problema em polos, análise de órbita

    Rafael Matos

    Service Manager

  • Estudos de caso

    Especificando um SMV e Estudos de caso de monitoramento de vibrações

    Revisão dos principais tópicos abordados anteriormente por meio de estudos de casos, finalizando com dicas relacionadas a especificação de um eficiente sistema de monitoramento de vibrações.

    Tiago Matsuo

    VP/Techinical Director

  • Machine Learning

    Machine Learning para o diagnóstico e prognóstico no setor elétrico

    • Introdução ao tema

    • Processo de monitoramento da condição

    • Abordagens Model-based, Data-Driven e híbrida

    • Conceitos fundamentais de Machine Learning

    • Algoritmos PCA, KNN, k-means, ANN-MLP, SVM, ARIMA, GTB

    • Exemplos de aplicações no setor elétrico

    Fabrizio Freitas

    Innovation and Marketing Director

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