Aplicação da Técnica de Análise Vibrações Utilizando Redes Neurais Artificiais Totalmente Conectadas

Authors

  • Kaio F de O. Santos
  • Douglas R. S. da S. Araújo
  • Cristiano S. Aiolfi
  • Werley G. Facco

Abstract

Análise de sinais de vibração é importante no monitoramento das condições de ativos no con- texto da Industria 4.0. Entretanto, a subjetividade inerente às análises realizadas por operadores dificulta a automatização do processo de análise de vibrações, atrapalhando consequentemente sua integração ao processo produtivo. O principal objetivo deste trabalho é utilizar Redes Neurais Artificiais Totalmente Conectadas (RNATC) na classificação de falhas em rolamentos através da análise de sinais de vibração, a fim de conferir mais objetividade na classificação das falhas. [...]

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Author Biographies

Kaio F de O. Santos

Engenharia Mecânica, Ifes, Vitória, ES

Douglas R. S. da S. Araújo

Coordenadoria de Engenharia Mecânica, Ifes, Vitória, ES

Cristiano S. Aiolfi

Coordenadoria de Engenharia Mecânica, Ifes, Aracruz, ES

Werley G. Facco

Coordenadoria de Formação Geral, Ifes, São Mateus, ES

References

W. Smith e R.B. Randall. “Rolling Element Bearing Diagnostics Using the Case Western Reserve University Data: A Benchmark Study”. Em: Mechanical Systems and Signal Processing 64-65 (2015), pp. 100–131. doi: 10.1016/j.ymssp.2015.04.021.

J. R. S. Pacheco. “Reconhecimento de Padrões de Vibração em Máquinas Rotativas Utilizando Rede Neural Artificial”. Dissertação de mestrado. Universidade Federal da Bahia - UFBA, fev. de 2007.

Published

2023-12-18