DETECÇÃO DE FALHAS EM MOTORES TRIFÁSICOS UTILIZANDO DEEP LEARNING NA ANÁLISE DE VIBRAÇÕES - Luna, David Alves; Conte, Thiago Nicolau Magalhães de Souza; dos Santos, Wilker José Caminha; Conte, Hugo Nicolau Magalhães de Souza; Santos, Armando José de Sá; Quinto , Wanderson Alexandre da Silva; Marinho, Airton Lima; Lopes, Rogério Santiago (ARACÊ, 2025)
Os motores de indução desempenham um papel fundamental no setor industrial, sendo necessário que sejam devidamente monitorados a fim de evitar paradas não programadas na produção. O monitoramento por vibração destaca-se no diagnóstico de condição desses motores, por sua eficácia na detecção de falhas, especialmente em rolamentos.  Nesse trabalho, propõe-se o uso de técnicas  Deep Learning para automatizar a detecção de falhas em rolamentos, por meio de uma análise comparativa entre modelos Long Short Memory (LSTM) e  Convolutional Neural Network (CNN). Utilizando o conjunto de dados da Intelligent Maintenance System da universidade de Cincinnati (IMS), o modelo LSTM foi treinado com descritores estatísticos extraídos dos sinais de vibração, enquanto a CNN operou diretamente sobre os dados brutos. Os resultados demonstram a superioridade do modelo LSTM, que obteve 98% de acurácia, em comparação com a CNN, que alcançou 86%.