Análise comparativa de acelerômetros MEMS de baixo custo para detecção de falhas em rolamentos usando redes neurais convolucionais - Almeida, Diogo S.; Pelegrino, João V.; Pessoa, Cristiano A.; Dantas, Rogério D.; S. Junior, Wilson C. (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
A manutenção preditiva é essencial para a confiabilidade de máquinas rotativas, nas quais falhas em rolamentos são frequentes. Este trabalho avalia o uso de acelerômetros MEMS de baixo custo na detecção de falhas por meio de Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Os sinais de vibração foram coletados a 200 RPM em três condições: normal, falha no elemento rolante e falha na pista interna. Após pré-processamento, os dados foram convertidos em matrizes 8×8 para entrada na CNN. O modelo alcançou aproximadamente 94,76 de acurácia, precisão e recall. Os resultados demonstram a viabilidade da abordagem para manutenção preditiva de baixo custo.