Detecção de falhas em mancais de esferas através de modelo de inteligência artificial híbrido CNN-SVM
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Publication Date: | 2024 |
Format: | Master thesis |
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Source: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
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Detecção de falhas em mancais de esferas através de modelo de inteligência artificial híbrido CNN-SVMFault detection in ball bearings using a hybrid CNN-SVM artificial intelligence modelManutenção preditivaMaquinas - VibraçãoMancaisRedes neurais convolucionaisMáquina de vetores de suportePredictive maintenanceMachine vibrationBearingSupport vector machinesConvolutional neural networksOrientador: Milton Dias JuniorDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: A detecção de falhas em mancais de esferas, componentes cruciais em máquinas rotativas, desempenha um papel fundamental na manutenção eficiente, reduzindo custos e otimizando processos industriais. Neste trabalho, foi desenvolvido um modelo híbrido de inteligência artificial conhecido como CNN-SVM, que combina Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM). A metodologia proposta é aplicada para classificar a excitação devido a falhas mecânicas em mancais de esferas, além da condição normal de funcionamento, utilizando apenas um sensor de vibração. A motivação por trás dessa modelagem está na busca por um modelo que apresente as vantagens das camadas convolucionais da CNN, boas extratoras de atributos discriminantes, ao mesmo tempo em que se beneficie da alta capacidade de generalização das SVMs. Os resultados de classificação obtidos sobre os dados de teste, com maior acurácia do modelo híbrido em relação aos modelos CNN e SVM tradicionais, atrelado à capacidade de discriminação das camadas convolucionais observada, corroboram com a escolha do modelo híbrido CNN-SVM como uma abordagem promissora para ser aplicada em cenários industriais reais, oferecendo uma solução com potencial para uma manutenção preditiva eficaz de mancais de esferas. A solução proposta pode resultar na redução de custos operacionais, na melhoria da segurança dos processos e na garantia da qualidade dos produtos finaisAbstract: The detection of faults in ball bearings, crucial components in rotating machinery, plays a fundamental role in efficient maintenance, reducing costs, and optimizing industrial processes. In this work, a hybrid artificial intelligence model known as CNN-SVM, which combines Convolutional Neural Networks (CNN) and Support Vector Machines (SVM), was developed. The methodology is applied to classify the excitation due to mechanical faults in ball bearings, as well as the normal operating condition, using only one vibration sensor. The motivation behind this modeling lies in the search for a model that takes advantage of the CNN's convolutional layers, which are effective at extracting discriminant attributes, while leveraging the SVM's generalization capacity. The classification results obtained on the test data show higher accuracy of the hybrid model compared to traditional CNN and SVM models. This, along with the discrimination ability observed in the convolutional layers, supports the choice of the CNN-SVM hybrid model as a promising approach for real industrial scenarios, offering a solution with the potential for effective predictive maintenance of ball bearings. The proposed solution could lead to reduced operational costs, improved process safety, and assurance of final product qualityAbertoMestradoMecânica dos Sólidos e Projeto MecânicoMestre em Engenharia MecânicaCAPES88887.499838/2020-00[s.n.]Dias Junior, Milton, 1962-Bacurau, Rodrigo MoreiraBrito, Jorge NeiUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASVianna, Vinícius Serra, 1996-20242024-06-28T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (100 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/26734VIANNA, Vinícius Serra. Detecção de falhas em mancais de esferas através de modelo de inteligência artificial híbrido CNN-SVM. 2024. 1 recurso online (100 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/26734. Acesso em: 17 mai. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1434821Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1434821Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-04-28T16:57:33Zoai::1434821Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-04-28T16:57:33Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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