| Autor: |
Débora Zumpichiatti, Janaína Gomide |
| Rok vydání: |
2022 |
| Zdroj: |
Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022). |
| DOI: |
10.5753/eniac.2022.227195 |
| Popis: |
O aumento da complexidade dos sistemas mecânicos muda drasticamente os métodos usados para monitorar e analisar como esses sistemas envelhecem. O objetivo desse trabalho é realizar a previsão do tempo de vida útil restante de equipamentos utilizando uma abordagem de prognóstico baseada em dados e algoritmos de aprendizado de máquina. O conjunto de dados utilizado apresenta dados de temperatura e vibração de testes até a falha de rolamentos. A metodologia proposta foi avaliada e constatou-se a importância de uma fase de tratamento de dados robusta. Os resultados obtidos para conjuntos de dados julgados como apropriados pela metodologia apresentaram resultados similares ou superiores aos trabalhos relacionados. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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