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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37487| Título: | Balanceamento de rotor em um plano de vibração utilizando técnicas de aprendizado de máquina |
| Título(s) alternativo(s): | Rotor balancing in one vibration plane using machine learning techniques |
| Autor(es): | Marques Júnior, Edson Luiz |
| Orientador(es): | Novak, Paulo Rogerio |
| Palavras-chave: | Balanceamento de máquinas Vibração Aprendizado do computador Balancing of machinery Vibration Machine learning |
| Data do documento: | 29-Nov-2024 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | MARQUES JÚNIOR, Edson Luiz. Balanceamento de rotor em um plano de vibração utilizando técnicas de aprendizado de máquina. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2024. |
| Resumo: | Este trabalho investiga o balanceamento de um rotor em um plano de vibração utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Propõe-se o desenvolvimento de um algoritmo que realiza o balanceamento com base em duas variáveis: amplitude de vibração e ângulo de fase. A coleta de dados foi realizada pelo método dos coeficientes de influência, sendo analisados posteriormente com métodos de análise descritiva, diagnóstica e preditiva. Foram implementadas duas abordagens distintas: um algoritmo de regressão para determinar a massa de correção e um algoritmo de classificação para identificar a posição de correção. Diversos modelos de aprendizado de máquina, desde métodos mais simples até redes neurais, foram testados e comparados para avaliar a eficácia de cada abordagem. Os resultados demonstraram a viabilidade do processo e a eficácia das técnicas de aprendizado de máquina aplicadas ao balanceamento de rotores. Após a comparação entre os resultados obtidos pelos diferentes modelos, optou-se pelo desenvolvimento de dois modelos baseados em redes neurais que apresentaram bons resultados quando comparados com os métodos tradicionais. |
| Abstract: | This work investigates rotor balancing in a vibration plane using machine learning techniques. It proposes the development of an algorithm that performs the balancing based on two variables: vibration amplitude and phase angle. Data collection was carried out using the influence coefficient method and subsequently analyzed using descriptive, diagnostic, and predictive analysis methods. Two distinct approaches were implemented: a regression algorithm to determine the correction mass and a classification algorithm to identify the correction position. Various machine learning models, ranging from simpler methods to neural networks, were tested and compared to evaluate the effectiveness of each approach. The results demonstrated the feasibility of the process and the effectiveness of machine learning techniques applied to rotor balancing. After comparing the results obtained from the different models, the development of two neural network-based models was chosen. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37487 |
| Aparece nas coleções: | PB - Engenharia Mecânica |
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