Fault detection for rotating machinery based on vibration data using machine learning - Barreto, Lucas de T.; Rosa, Rodrigo K.; Silva, Danilo; Braga, Danilo (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2023.233935, 2023)
Este artigo aborda a detecção de falhas mecânicas em máquinas rotativas usando técnicas de aprendizado de máquina. Foram coletados sinais de vibração das máquinas em operação na indústria e extraídas features desses sinais, desde harmônicas da velocidade de rotação do motor até features especializadas tipicamente consideradas por analistas de vibração. Após limpeza e pré-processamento dos dados, foi construída uma pipeline de treinamento e otimização de hiperparâmetros. Foram explorados modelos como regressão logística, máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias, redes neurais e gradient boosting (XGBoost). Os resultados mostraram que o modelo XGBoost obteve o melhor desempenho, alcançando uma métrica de ROC AUC de 91%.