Desenvolvimento de uma sistemática de análise de falha em Rolamentos utilizando Redes Neurais

• Processo: 24/16835-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Projetos de Máquinas
• Pesquisador responsável: Wilson Carlos da Silva Junior
• Beneficiário: Carolina Yumi Siroma
• Instituição Sede: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP). Campus Guarulhos. Guarulhos , SP, Brasil
• Assunto(s): Detecção de falhas Inteligência artificial Redes neurais Vibrações mecânicas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deteccao de Falhas | Inteligência Artificial | Mancais de Rolamentos | Redes neurais | Vibrações Mecânicas | Análise de Falhas de rolamentos com a Utilização de Inteligência Artificial

Resumo

A detecção de sinais de falha em rolamentos executa um papel vital no campo industrial afetando diretamente o desempenho e a confiabilidade de equipamentos mecânicos, na maioria dos casos a aquisição de sinais de falha é feita com a utilização de acelerômetros comerciais de alto custo, inviabilizando aplicações que possam facilmente ser implementadas de fábrica em equipamentos seriados, para a detecção de falhas a aplicação de redes neurais é um método emergente, sendo assim o presente trabalho surge com a proposta de avaliar e comparar a utilização de um acelerômetros MEMS de baixo custo para obtenção do sinal temporal de vibração o MMA7361, para tal está sendo desenvolvida uma bancada experimental de análise de falhas com inteligência artificial na qual os sensores encapsulados individualmente serão acoplados a caixa de mancal que apresentará os seguintes cenários, condição normal, defeito de pista interna e defeito de elemento rolante. Para a verificação das assinaturas de falha nos rolamentos, será utilizado um algoritmo composto por uma Rede Neural do tipo CNN, onde espera-se uma acurácia de 95%.