Banca de QUALIFICAÇÃO: RICARDO CARDOSO SOARES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RICARDO CARDOSO SOARES
DATA: 10/06/2024
HORA: 14:00
LOCAL: PPGEM (remoto)
TÍTULO: INTEGRACAO DA OTIMIZACAO BAYESIANA NA SINTONIA DE HIPERPARAMETROS DO OTIMIZADOR PSO PARA APRIMORAR REDES NEURAIS NA CLASSIFICACAO DE FALHAS EM ROLAMENTOS
PALAVRAS-CHAVES: Rolamentos. Falhas. Redes Neurais. Otimizador PSO. Otimizac ̧a ̃o Bayesiana.
PÁGINAS: 140
RESUMO: Os rolamentos representam a principal fonte de defeitos em motores de induc ̧a ̃o (MI), deman- dando te ́cnicas eficazes de diagno ́stico. As Redes Neurais (RNs) teˆm emergido como ferra- mentas promissoras para a classificac ̧a ̃o de defeitos nesses dispositivos, permitindo uma abor- dagem precisa e eficiente. No contexto da otimizac ̧a ̃o de RNs, o Particle Swarm Optimization (PSO) se destaca como um otimizador eficaz para ajustar os paraˆmetros do modelo. Contudo, a otimizac ̧a ̃o dos hiperparaˆmetros do PSO e ́ fundamental para potencializar seu desempenho. Nesse cena ́rio, a presente proposta objetivou explorar a otimizac ̧a ̃o bayesiana para ajustar os hiperparaˆmetros do PSO, ampliando a capacidade da RN em identificar com precisa ̃o falhas em rolamentos de motores de induc ̧a ̃o. Essa abordagem integrada buscou aprimorar a efica ́cia do diagno ́stico de defeitos, contribuindo para a confiabilidade e desempenho operacional desses sistemas. Com o propo ́sito de atender aos objetivos delineados, foram deliberadamente intro- duzidos treˆs tipos distintos de defeitos em rolamentos, totalizando assim quatro classes distintas para ana ́lise. As classes consideradas compreendem a condic ̧a ̃o sauda ́vel, bem como defeitos espec ́ıficos, tais como falhas na pista externa, falhas na pista interna e defeitos mistos, envol- vendo simultaneamente a pista interna e externa. Os me ́todos adotados foram conduzidos medi- ante a implementac ̧a ̃o de uma RNA em conjunto com o otimizador PSO, cujos hiperparaˆmetros foram otimizados por meio do otimizador bayesiano. Para avaliar a efica ́cia do sistema, foram realizados testes abrangendo sinais de vibrac ̧a ̃o e corrente. Essas ana ́lises foram conduzidas considerando amostras de curta durac ̧a ̃o, variando entre 2s, 1s, 0,5s e 0,25s. Adicionalmente, os testes foram estendidos a diferentes faixas de torque, abrangendo desde 0Nm ate ́ 22Nm. Os testes realizados com o sinal de vibrac ̧a ̃o apresentaram uma precisa ̃o de 93,66% para a amostra de 0,25s. Ale ́m disso, ao considerar as diferentes faixas de torque, a precisa ̃o me ́dia alcanc ̧ou 97,23%. No caso do sinal de corrente, observou-se uma precisa ̃o de 88% para a amostra de 0,25s, enquanto a ana ́lise das diversas faixas de torque resultou em uma precisa ̃o me ́dia de 97,5%. Esses resultados demonstram a robustez do modelo na identificac ̧a ̃o precisa de falhas em rolamentos, tanto no dom ́ınio do sinal de vibrac ̧a ̃o quanto no de corrente.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2579537 - ALISSON VASCONCELOS DE BRITO
Interno - 1753873 - ABEL CAVALCANTE LIMA FILHO
Interno - 331013 - FRANCISCO ANTONIO BELO
Interno - 1559497 - MOISES DANTAS DOS SANTOS
Externo ao Programa - 1572287 - JORGE GABRIEL GOMES DE SOUZA RAMOS