Banca de QUALIFICAÇÃO: AYRTON PINHEIRO DE ARAUJO SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : AYRTON PINHEIRO DE ARAUJO SILVA
DATA : 17/12/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de reuniões do DCA
TÍTULO:

Detecção de Faltas em Máquinas Industriais utilizando Decomposição em Modos Empíricos, Descritores Cicloestacionários e 1D-CNN

PALAVRAS-CHAVES:

Detecção de falhas em máquinas, EMD, 1D-CNN, Análise cicloestacionária, Aprendizagem de máquina

PÁGINAS: 44
RESUMO:

A necessidade de detectar falhas em máquinas industriais vem crescendo significativamente devido ao aumento da complexidade dos processos de produção e à maior demanda por confiabilidade e disponibilidade desses sistemas. Observa-se, então, um avanço nas pesquisas baseadas em aprendizado de máquina e em aprendizado profundo, acompanhado pelo desenvolvimento de novas técnicas de processamento de sinais. Ainda assim, um dos principais desafios dessa área permanece no tratamento de sinais, sobretudo acústicos, altamente ruidosos, situação comum em ambientes industriais devido à presença simultânea de diversos equipamentos e fontes de ruído. Diante desse cenário, este trabalho propõe uma abordagem que integra a Decomposição em Modos Empíricos (EMD) e a extração de características cicloestacionárias como etapas de pré-processamento, combinadas à detecção automática por Redes Neurais Convolucionais Unidimensionais (1D-CNN). Essa integração busca aprimorar o desempenho da detecção de falhas, oferecendo maior sensibilidade às modulações características de falhas e aumentando a robustez em condições de ruído intenso.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1543191 - LUIZ FELIPE DE QUEIROZ SILVEIRA
Interno - 2579664 - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS
Interno - 1141792 - RODRIGO PRADO DE MEDEIROS