Sistema inteligente de processamento e análise de vibrações em máquinas rotativas para Manutenção Preditiva Avançada em indústria 4.0

Vinhas PM, Pires Ricardo, Bock EGP, Leão TF

A chegada do 5G propicia uma evolução da manutenção preditiva com foco em múltiplos sensores nas máquinas para medir dezenas de parâmetros, garantindo que os dados sejam sempre coletados de forma confiável. Para este objetivo, propõe-se neste trabalho um método adaptativo de aprendizado de máquina para lidar com sinais compostos. O desafio que é lidar com o tamanho variável destes sinais é contornado através da exploração dos parâmetros de um classificador do tipo Máquina de Vetores de Suporte. Alcança-se máxima assertividade na classificação garantindo uma solução adaptativa e eficaz, construída sobre um método consolidado computacionalmente, tornando-se de fácil implementação.