Banca de DEFESA: CARLOS AUGUSTO DOS SANTOS
12/07/2013 08:25
Desde seus primeiros dias, os seres vivos aprendem a identificar diferentes padrões de sinais, de acordo com suas capacidades sensoriais. De uma forma particular, os humanos sempre utilizaram sua capacidade auditiva em suas atividades laborais ligadas à mecânica. Sistemas mecânicos em funcionamento produzem vibrações, muitos deles gerando ruídos característicos. Esses sinais audíveis ao serem aprendidos são utilizados no reconhecimento de anomalias simples ou complexas, dependendo do sistema e do analista. Partindo do princípio de que se pode simular a capacidade humana de reconhecimento de padrões de audio através de sistemas computacionais, essa dissertação procura apresentar uma visão prática do reconhecimento de defeitos em equipamentos eletromecânicos, através da extração de características do espectro de frequências oriundas da vibração dos sistemas e o reconhecimento feito por Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), especificamente SVM de Classe Única.
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação/UFS | Telefonista/UFS (79)3194-6600 | Copyright © 2009-2024 - UFRN v3.5.16 -r19110-7eaa891a10