Seminário de Ensino, Pesquisa, Extensão e Inovação do IFSC (SEPEI)

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Dados do Trabalho


TÍTULO

CLASSIFICAÇAO DA CONDIÇAO DE OPERAÇAO DE MAQUINAS GIRANTES POR MEIO DE ANALISE DE ORBITAIS

RESUMO

O monitoramento da condição de operação impacta na redução dos custos de manutenção, aumento na confiabilidade e disponibilidade das máquinas, além de estender a vida útil de equipamentos. Este artigo apresenta uma abordagem que busca melhorar o diagnóstico em máquinas rotativas utilizando técnicas de machine learning (ML). Primeiro, em uma bancada de testes, a vibração da máquina é medida em dois mancais através de sensores de proximidade perpendiculares e sensores de aceleração. Os dados obtidos são processados para obter orbitais em coordenadas polares. Depois, seis características são extraídas: área, perímetro, desvio padrão, pico a pico, mediana e média. A técnica de processamento de sinais Principal Component Analysis (PCA) é utilizada para reduzir de seis para três componentes, o que facilita os estudos. Após, o algoritmo Support Vector Machine (SVM), uma classe de ML, é aplicado para classificar a condição de operação da máquina como saudável ou desbalanceada em três níveis de severidade. A validação do resultado obtido é feita por comparação em bancada de teste em ambiente de laboratório do IFSC.

Nome e CPF do acompanhante (discente ou servidor que viajará ao evento)

131.231.917-88 e 062.609.919-67

Arquivos

Área

DT 4 - Processos produtivos, tecnologias e tendências para o presente e o futuro

Autores

LEONARDO DA SILVA JABLON, LUCAS PIRES FLORES DA SILVA, RAFAEL NILSON RODRIGUES, SÉRGIO LUCIANO AVILA


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