Machine Learning Algorithms for Remaining Useful Life Prediction of Rolling Bearings

O aumento da complexidade dos sistemas mecânicos muda drasticamente os métodos usados para monitorar e analisar como esses sistemas envelhecem. O objetivo desse trabalho é realizar a previsão do tempo de vida útil restante de equipamentos utilizando uma abordagem de prognóstico baseada em dados e algoritmos de aprendizado de máquina. O conjunto de dados utilizado apresenta dados de temperatura e vibração de testes até a falha de rolamentos. A metodologia proposta foi avaliada e constatou-se a importância de uma fase de tratamento de dados robusta. Os resultados obtidos para conjuntos de dados julgados como apropriados pela metodologia apresentaram resultados similares ou superiores aos trabalhos relacionados.