Detecção Automática de Falhas a partir da Análise de Dados de Sinais de Vibração no Domínio do Tempo

Resumo: Uma das formas de se detectar falhas em equipamentos rotativos é utilizando sinais de vibração. Esses sinais são colhidos no domínio do tempo. No entanto, a análise desses sinais diretamente pelos engenheiros não é viável de ser feita pela forma que o sinal se apresenta. Para que um engenheiro seja capaz de detectar falhas, o sinal é transformado para o domínio da frequência usando, por exemplo, a transformada de fourier ou para o domínio de tempo-frequência usando, por exemplo, a transformada wavelet. Técnicas de aprendizado de máquina supervisionado já foram desenvolvidas com sucesso para detectar falhas em equipamentos rotativos a partir de sinais de vibração nos domínios da frequência e de tempo-frequência. Técnicas recentes de aprendizado profundo permitem analisar imagens e identificar características que o ser humano não consegue. Este projeto visa investigar o uso destas técnicas para detecção automática de falhas em equipamentos rotativos diretamente de sinais de vibração no domínio do tempo.

Data de início: 2020-06-01
Prazo (meses): 30

Participantes:

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Coordenador Flávio Miguel Varejão
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