Análise do viés de similaridade em diversas bases de sinais de vibração para diagnóstico de falhas em rolamentos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Venturim, Lúcio Antônio Stange
Orientador(a): Boldt, Francisco de Assis
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Serra
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Viés de similaridade
Diagnóstico de Falhas em Rolamentos
Rolamentos
Aprendizado do computador
Banco de dados
Processamento de sinais
Vibrações
Link de acesso: https://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/1854
Resumo: RESUMO: O viés de similaridade é um fenômeno que pode ocorrer em bases de dados com amostras originadas da mesma aquisição ou coletadas em equipamentos com condições similares. Esse fenômeno pode levar a estimativas superotimistas de algoritmos de aprendizado de máquina. Tais estimativas possivelmente não serão refletidas pelos modelos gerados quando utilizados na prática. O objetivo deste trabalho é analisar o viés de similaridade em bases de sinais de vibração para detecção de falhas em rolamentos. As bases utilizadas são a CWRU, a Paderborn, a MFPT e a de Ottawa. Para cada base, um ou mais métodos são propostos para mitigar o viés de similaridade, que pode ocorrer na estimativa de performance do diagnóstico de falhas. Os métodos consistem na definição da separação adequada dos dados para treinamento, validação e testes. Experimentos foram realizados com diferentes modelos de classificação e os resultados mostram que as propostas são eficazes para mitigar o viés de similaridade.
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spelling Venturim, Lúcio Antônio StangeMutz, Filipe WallCavalieri, Daniel CruzBoldt, Francisco de Assis2022-04-12T23:10:57Z2022-04-12T23:10:57Z2021VENTURIM, Lúcio Antônio Stange. Análise do viés de similaridade em diversas bases de sinais de vibração para diagnóstico de falhas em rolamento. 2021. 56 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Instituto Federal do Espírito Santo, Serra, 2021.https://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/185430004012075P4RESUMO: O viés de similaridade é um fenômeno que pode ocorrer em bases de dados com amostras originadas da mesma aquisição ou coletadas em equipamentos com condições similares. Esse fenômeno pode levar a estimativas superotimistas de algoritmos de aprendizado de máquina. Tais estimativas possivelmente não serão refletidas pelos modelos gerados quando utilizados na prática. O objetivo deste trabalho é analisar o viés de similaridade em bases de sinais de vibração para detecção de falhas em rolamentos. As bases utilizadas são a CWRU, a Paderborn, a MFPT e a de Ottawa. Para cada base, um ou mais métodos são propostos para mitigar o viés de similaridade, que pode ocorrer na estimativa de performance do diagnóstico de falhas. Os métodos consistem na definição da separação adequada dos dados para treinamento, validação e testes. Experimentos foram realizados com diferentes modelos de classificação e os resultados mostram que as propostas são eficazes para mitigar o viés de similaridade.ABSTRACT: The similarity bias is a phenomenon that might happen in a data set when samples are originated from the same acquisition or are collected from similar equipment settings. This phenomenon may lead to overoptimistic estimations of machine learning algorithms. That overoptimistic estimation probably will not be reflected when models generated by these algorithms are put on production. The purpose of this work is to analise the similarity bias on vibration signals data sets for bearing fault detection. The used data sets are CWRU, Paderborn, MFPT and Ottawa. One or more method to mitigate the similarity bias for bearing fault diagnosis performance estimation are proposed for each data set. The methods consist on defining the proper data splits for training, validation and testing. Experiments were performed with different classification models and the results show that the proposed methods are effective to mitigate the similarity bias.56 f.acesso_abertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessViés de similaridadeDiagnóstico de Falhas em RolamentosRolamentosAprendizado do computadorBanco de dadosProcessamento de sinaisVibraçõesAnálise do viés de similaridade em diversas bases de sinais de vibração para diagnóstico de falhas em rolamentosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSerraporreponame:Repositório Institucional do IFESinstname:Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES)instacron:IFESCampus SerraCiência da ComputaçãoInteligência Artificialhttp://lattes.cnpq.br/0385991152092556https://orcid.org/0000-0001-6919-5377Mestrado em Computação Aplicada - Inteligência Artificialhttp://lattes.cnpq.br/3123292310632540http://lattes.cnpq.br/9583314331960942https://orcid.org/0000-0002-2951-9207https://orcid.org/0000-0002-4916-1863ORIGINALdissertação_analise_vies_similaridade.pdfdissertação_analise_vies_similaridade.pdfapplication/pdf2633018https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/b8122c5a-3c94-442a-a10c-1af325ed7ea6/download60fe36b77734926bd82a1849cb004600MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8934https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/46f32320-308a-4566-b0b6-0a342f324d32/downloadac7cb971050ed632be934da23d966924MD52falseAnonymousREADTEXTdissertação_analise_vies_similaridade.pdf.txtdissertação_analise_vies_similaridade.pdf.txtExtracted texttext/plain99922https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/73fe1eb8-242f-4045-b17c-035477d4648f/downloadb96792dc33d07fc937aa67a45195ec9cMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILdissertação_analise_vies_similaridade.pdf.jpgdissertação_analise_vies_similaridade.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2235https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/15e5e17c-aa3d-4ba5-a192-ec984bbd11f3/download1fe2cc1d1c72a1e971678a63c6bec0dfMD54falseAnonymousREAD123456789/18542025-09-12T20:52:55.779Zopen.accessoai:repositorio.ifes.edu.br:123456789/1854https://repositorio.ifes.edu.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ifes.edu.br/server/oai/requestrepositorio@ifes.edu.bropendoar:2025-09-12T20:52:55Repositório Institucional do IFES - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES)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