@MASTERSTHESIS{ 2025:2068454248,
 	title = {Detecção de falhas em rolamentos de motores de indução trifásicos por meio da análise de sinais de vibração usando a decomposição em modo empírico},
 	year = {2025},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3720",
 	abstract = "Os motores de indução trifásicos desempenham um papel central na indústria, absorvendo parcela significativa da capacidade elétrica de uma Nação industrializada. Inovações como materiais avançados e algoritmos de controle, estão moldando o setor, impulsionando a eficiência e a confiabilidade. O mercado de motores elétricos está em constante expansão, com previsão de atingir 169 bilhões de dólares até 2026. Embora reconhecidos por sua confiabilidade, os motores elétricos enfrentam desafios, como falhas nos rolamentos, o que torna a manutenção essencial para garantir eficiência e longevidade. Nesse contexto, a classificação de potenciais avarias nos rolamentos de motores de indução trifásicos se torna fundamental para a eficiência industrial e a sustentabilidade. Esta pesquisa propõe abordagem para a detecção de falhas em rolamentos, utilizando a análise de vibração combinada com a Decomposição em Modo Empírico (EMD) para a extração de características do sinal de vibração e aplicação em classificadores de Machine Learning. Para realizar a análise, o estudo considera duas bases de dados principais: composta por sinais de rolamentos saudáveis e outra por sinais de rolamentos defeituosos. A importância da detecção de falhas é destacada como essencial para evitar paradas não programadas e reduzir custos operacionais. O estudo busca responder à questão de como aprimorar a análise de vibração para a detecção de anomalias em rolamentos, contribuindo para a redução de custos de paralisação, além de melhorar a confiabilidade operacional dos motores elétricos e avançar na análise de falhas, oferecendo solução integrada que abrange desde o desenvolvimento e treinamento de modelos até a avaliação de seu desempenho em comparação com métodos existentes. O estudo utiliza técnica de análise de sinais de vibração para a identificação de falhas em rolamentos de motores elétricos. Os sinais são obtidos por meio de sensores sob diferentes condições e submetidos à Decomposição em Modo Empírico (EMD), que permite separar o sinal em modos intrínsecos de diferentes componentes de frequência. Para cada modo extraído, são calculadas estatísticas descritivas, como média, desvio padrão, assimetria, variância curtose e cruzamentos por zero, com objetivo de caracterizar o comportamento vibracional. Os parâmetros são utilizados para comparar o desempenho de rolamentos em condições saudáveis e com defeitos, considerando diferentes velocidades de rotação.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento},
 	note = {Informática}
}