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metadata.dc.type: Artigo de Evento
Title: APRENDIZADO DE MÁQUINAS APLICADO NA PREVISÃO DE FALHAS EM PENEIRAS VIBRATÓRIAS
Other Titles: Yris Castilho Campos Gonçalves
metadata.dc.creator: Gonçalves, Yris Castilho Campos
Nery, Jonathan Oliveira
metadata.dc.description.resumo: Este trabalho apresenta um estudo sobre a aplicação de aprendizado de máquina à técnica de manutenção preditiva, mais especificamente, análise de vibração de peneiras vibratórias, com objetivo de reduzir o tempo de resposta para diagnóstico de defeitos presentes nos equipamentos via análise de vibrações. Tal abordagem se justifica pela carência de pesquisas acadêmicas a respeito do peneiramento de grãos e as falhas vibracionais existentes neste processo, contribuindo assim na redução de paradas e redução de custo na atividade de peneiramento, contribuindo também em outros estudos as áreas da engenharia. Este propósito será conseguido através da pesquisa bibliográfica e análise preliminar sobre o tema, seguido de uma pesquisa qualitativa, de caráter exploratório, o que irá viabilizar as análises que serão realizadas ao longo do trabalho. O estudo comprovou que o uso de algoritmos de aprendizado de máquinas auxilia notavelmente na visualização e na análise de dados vibracionais, resultando em análises não somente mais rápidas, mas também com maior confiabilidade e assertividade.
Abstract: This work presents a study on the application of machine learning to the predictive maintenance technique, more specifically, vibration analysis of vibrating screens, with the objective of reducing the response time for diagnosis of defects present in the equipment via vibration analysis. Such approach is justified by the lack of academic research on the sieving of grains and the existing vibrational failures in this process, thus contributing to the reduction of downtime and cost reduction in the activity of sieving, also contributing in other studies the areas of engineering. This purpose will be achieved through bibliographic research and preliminary analysis on the subject, followed by a qualitative research, of exploratory character, which will make possible the analyses that will be carried out throughout the work. The study proved that the use of machine learning algorithms helps notably in the visualization and analysis of vibrational data, resulting in analyses not only faster, but also with greater reliability and assertiveness.
Keywords: Peneira vibratória
Manutenção preditiva
Análise de vibração
Aprendizado de máquina
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Fundação de Ensino e Pesquisa do Sul de Minas
metadata.dc.publisher.initials: FEPESMIG
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.unis.edu.br/handle/prefix/1534
Issue Date: 3-Nov-2020
Appears in Collections:Engenharia de Produção.

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