Classificação de Defeitos em Rolamento de Motores Elétricos Utilizando Redes Convolucionais Compactas para Sistemas Embarcados

Caio Marcos  Malheiros Alves; Luiz Alberto  Pinto; Marco Antônio  de Souza Leite Cuadros; Gustavo Maia de Almeida

doi:10.48011/asba.v2i1.1612

Caio Marcos Malheiros Alves Universidade Federal do Espírito Santo
Luiz Alberto Pinto Universidade Federal do Espírito Santo
Marco Antônio de Souza Leite Cuadros Universidade Federal do Espírito Santo
Gustavo Maia de Almeida Universidade Federal do Espírito Santo

DOI: https://doi.org/10.48011/asba.v2i1.1612

Keywords: Redes neurais convolucionais, Sistemas embarcados, Detecção de falhas em rolamentos, Análise de vibração, Motores elétricos

Abstract

Motores elétricos são onipresentes em processos industriais e no dia a dia e assim o diagnóstico de defeitos em tais máquinas é de suma importância. As técnicas mais recentes de diagnóstico utilizam CNN com grande sucesso, porém são implementadas para rodar em servidores off-site. Este trabalho analisa duas propostas de CNNs desenvolvidas para serem executadas em um sistema embarcado on-site. As CNNs foram testadas com sucesso por seus autores utilizando um conjunto de dados proprietário. Os testes realizados aqui utilizam um conjunto de dados diferente, muito utilizado em benchmarks na área, o conjunto de dados da CWRU. Os testes realizados demonstram que as CNNs propostas também obtêm sucesso ao classificar defeitos do conjunto de dados CWRU, validando suas estruturas e demonstrando uma boa generalização para ser aplicada em montagens e sistemas diferentes do utilizado em seu desenvolvimento.