Previsão de falhas em rolamentos utilizando aprendizado de máquina
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Autor(es)
Orientado(es)
Doutor Leandro Freitas de Abreu
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Resumo
O presente trabalho tem como objetivo utilizar o aprendizado de máquina, em uma aplicação mais voltada para a área da mecânica, prever falhas/defeitos em rolamentos mecânicos, que são bastante utilizados em todo tipo de sistema ou maquinário na indústria. Alguns caminhos e etapas foram extremamente necessários para se alcançar os resultados esperados, após a definição do estudo de caso, informações provenientes de um experimento real, foi encontrado no repositório da NASA, sendo preciso organizar e preparar os mesmos. Para o processamento dos dados a Transformada de Wavelet foi a escolhida, em termos de descrever melhor os eventos, considerando também o tempo na análise das frequências do sinal, o que se tornou imprescindível calcular alguns paramêtros estatísticos dos coeficientes que a Wavelet retornou. Sendo assim dois algoritmos de aprendizado de máquina foram selecionados, Máquina de Vetores de Suporte e a Rede Neural Artificial, para entender os paramêtros estatísticos dos coeficientes e realizar as previsões dos estados condicionais dos rolamentos. Por fim o desempenho da SVM foi muito satisfatório em comparação com a RNA.