Detecção e classificação de falhas em rolamentos de motores elétricos baseado em árvores de decisão

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Rafael Fernando Silva e
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/46252
Resumo: Este trabalho propõe uma aplicação do algoritmo de árvore de decisão, desenvol- vido em linguagem Python, para identificar, detectar e classificar possı́veis falhas nos rolamentos de motores elétricos, que são as principais responsáveis pelo mau funciona- mento de motores. Foram utilizados dados de vibração do eixo de um motor elétrico de 1 cv (cavalo-vapor) em funcionamento normal e em falha nos rolamentos internos e ex- ternos, na velocidade de 1772 rpm, cuja gravidade da falha é estimada através diâmetro dos rolamentos em 7, 14 e 21 polegadas. Os resultados obtidos indicaram que a solução baseada em árvores de decisão se mostrou, no pior caso, uma acuracia de 0,99% e acertos de 98,89% ao classificar as amostras, adequada para a detecção e classificação de falhas em rolamentos de motores elétricos.
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Foram utilizados dados de vibração do eixo de um motor elétrico de 1 cv (cavalo-vapor) em funcionamento normal e em falha nos rolamentos internos e ex- ternos, na velocidade de 1772 rpm, cuja gravidade da falha é estimada através diâmetro dos rolamentos em 7, 14 e 21 polegadas. Os resultados obtidos indicaram que a solução baseada em árvores de decisão se mostrou, no pior caso, uma acuracia de 0,99% e acertos de 98,89% ao classificar as amostras, adequada para a detecção e classificação de falhas em rolamentos de motores elétricos.This work proposes an application of the decision tree algorithm, developed in Python language, to identify, detect and classify possible failures in electric motor bearings, which are the main responsible for motor malfunctions. Shaft vibration data from a 1 hp electric motor (horsepower) were used in normal operation and in failure of the internal and external bearings, at a speed of 1772 rpm,failure severity is estimated through bearing diameters at 7, 14 and 21 inches. The results obtained indicated that the solution based on decision trees proved to be quite suitable for the detection and classification of faults in electric motor bearings.Universidade Federal do Rio Grande do NorteEngenharia de ComputaçãoUFRNBrasilDepartamento de Engenharia de Computação e AutomaçãoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessÁrvore de decisãoPythonAprendizagem de máquinasInteligência artificialDecision treeMachine learningArtificial intelligenceDetecção e classificação de falhas em rolamentos de motores elétricos baseado em árvores de decisãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALTCC_Rafael_Souza_final2.pdfTCC_Rafael_Souza_final2.pdfapplication/pdf1984333https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/46252/1/TCC_Rafael_Souza_final2.pdf6dd7f58f33ffbf4a0d8b9d6d95568049MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/46252/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/46252/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53123456789/462522022-02-23 15:14:06.909oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-02-23T18:14:06Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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