Banca de QUALIFICAÇÃO: DANIELA MAIA DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : DANIELA MAIA DA SILVA
DATA : 22/07/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Auditório do NPITI
TÍTULO:

Detecção de Falhas em Bombas Industriais a partir de Sinais Acústicos com Análise Cicloestacionária e Aprendizado Não-Supervisionado

PALAVRAS-CHAVES:

Detecção de falhas, Bombas industriais, Densidade de correlação espectral, Aprendizado de máquina.

PÁGINAS: 42
RESUMO:

A detecção precoce de falhas em máquinas industriais é essencial para estratégias de manutenção preditiva, redução de custos operacionais e prevenção de acidentes. Entre os métodos emergentes, destaca-se a análise de sinais acústicos, que permite identificar alterações no funcionamento dos equipamentos sem contato físico. No entanto, a presença de ruídos e a complexidade espectral dos sinais dificultam a aplicação de técnicas convencionais. Este trabalho propõe uma metodologia para detecção de falhas com base em sinais acústicos, combinando a análise cicloestacionária por meio da Densidade Espectral Cíclica (SCD) com técnicas de aprendizado de máquina. A SCD é usada para extrair perfis-$\alpha$, que destacam modulações cíclicas no sinal relacionadas ao funcionamento mecânico e, em certos casos, a falhas. Em seguida, aplica-se o algoritmo Random Forest para selecionar automaticamente os atributos mais relevantes, utilizados como entrada para um autoencoder, responsável por modelar o comportamento normal do sistema e detectar anomalias com base no erro de reconstrução. A metodologia será validada utilizando dados acústicos de bombas industriais extraídos do conjunto MIMII, que contém gravações em condições normais e com falhas simuladas, sob diferentes níveis de ruído. Como etapa complementar, pretende-se calcular coeficientes cepstrais a partir dos espectros de frequência correspondentes às frequências cíclicas mais relevantes, o que representa uma estratégia de compressão espectral orientada por propriedades cicloestacionárias do sinal. Espera-se, com isso, desenvolver um modelo robusto, interpretável e generalizável, aplicável a diferentes configurações operacionais de bombas industriais.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1543191 - LUIZ FELIPE DE QUEIROZ SILVEIRA
Interno - 2579664 - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS
Externo ao Programa - 1640260 - JOSE JOSEMAR DE OLIVEIRA JUNIOR - UFRN