Diagnóstico de Falhas em Redutor Planetário

Sistema inteligente para diagnóstico de falhas em um redutor planetário de aerogeradores utilizando análise sonora e uma rede neural convolucional 2D (CNN).

Classes

O modelo realiza classificação em quatro categorias:

• BOM ESTADO
• DESALINHAMENTO
• DESBALANCEAMENTO
• SOBRECARGA

Entrada

O sistema recebe arquivos de áudio .wav.

O áudio é processado utilizando:

• Taxa de amostragem: 48 kHz
• Áudio mono
• Duração: 10 segundos
• NFFT: 4096
• Hop length: 1024
• Mel bins: 128
• Frequência máxima: 24 kHz
• Representação: Log-Mel Spectrogram

Modelo

CNN 2D treinada para classificação das quatro condições de operação do redutor.

Objetivo

Fornecer uma classificação automática da condição do redutor a partir de sinais sonoros.