A Spectrogram Vision Transformer (ViT) Approach for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis on the UORED-VAFCLS Dataset - Cardoso, Ana Beatriz; Boldt, Francisco de Assis; Santos, Adriano; Sehri, Mert; Dumond, Patrick (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2025: Anais do LII Seminário Integrado de Software e HardwareDO - 10.5753/semish.2025.9037, 2025)
Este artigo aborda a limitação na generalização entre domínios no diagnóstico de falhas em rolamentos a partir de dados tradicionais de séries temporais. O estudo propõe uma abordagem baseada em espectrogramas utilizando modelos avançados de Vision Transformer (ViT)—ViT, DeiT, DINOv2, SwinV2 e MAE—validada em imagens de espectrogramas derivadas de dados de acelerômetro do dataset UORED-VAFCLS. Uma estratégia pré-existente de divisão por domínios é iterada para avaliar o desempenho dos modelos em diferentes severidades de falha. Os resultados demonstram que o método proposto baseado em espectrogramas e ViT supera substancialmente a abordagem CNN-LSTM, considerada o estado da arte, estabelecendo um caminho promissor para diagnósticos robustos de falhas em rolamentos entre diferentes domínios..