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COMPUTATIONAL MODEL FOR CONDITION ANALYSIS AND EQUIPMENT MONITORING

MODELO COMPUTACIONAL PARA ANÁLISE DE CONDIÇÕES E MONITORAMENTO DE EQUIPAMENTOS

Araújo, Álvaro Souza de ; Rocha, Oberdan Pinheiro ; Santos, Alex Álisson Bandeira ;

Artigo completo:

Predictive maintenance uses several methods to monitor the conditions of electric motors applied in industrial plants. Among these methods, vibration analysis stands out as a widely used method due to the possibility of identifying a wide possibility of failures. This work presents the development of a computational model equipped with a classifier algorithm to receive vibration readings from electric motors and determine if the machine presents a failure behavior and, if so, which failure. For the algorithm to be able to detect the type of failure, a dataset will be developed with readings from several engines in various failure conditions for training the model

Artigo completo:

A manutenção preditiva utiliza de diversos métodos para acompanhamento das condições dos motores elétricos aplicados em plantas industriais. Dentre estes métodos, destaca-se a análise de vibração como método amplamente utilizado devido à possibilidade de identificação de uma vasta possibilidade de falhas. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo computacional dotado de um algoritmo classificador para receber leituras de vibração de motores elétricos e determinar se a máquina apresenta um comportamento de falha e, em caso positivo, qual falha. Para que o algoritmo seja capaz de detectar o tipo de falha, será desenvolvido um dataset com leituras de diversos motores em variadas condições de falha para treinamento do modelo.

Palavras-chave: vibration analysis, condition-based monitoring, classifying agent,

Palavras-chave: análise de vibração, monitoramento baseado em condições, agente classificador,

DOI: 10.5151/siintec2020-COMPUTATIONALMODEL

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Como citar:

Araújo, Álvaro Souza de ; Rocha, Oberdan Pinheiro ; Santos, Alex Álisson Bandeira ; "COMPUTATIONAL MODEL FOR CONDITION ANALYSIS AND EQUIPMENT MONITORING", p. 543-550 . In: Anais do VI Simpósio Internacional de Inovação e Tecnologia. São Paulo: Blucher, 2020.
ISSN 2357-7592, ISBN: 2357-7592
DOI 10.5151/siintec2020-COMPUTATIONALMODEL

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