DATA-DRIVEN TECHNIQUES FOR DIAGNOSING BEARING DEFECTS IN INDUCTION MOTORS

Induction motors are frequently used in many automated systems as a major driving force, and thus, their reliable performances are of predominant concerns. Induction motors are subject to different types of faults and an early detection of faults can reduce maintenance costs and prevent unscheduled downtime. Motor faults are generally related to three components: the stator, the rotor and/or the bearings. This study focuses on the fault diagnosis of the bearings, which is the major reason for failures in induction motors. Data-driven fault diagnosis systems usually include a classification model which is supported by an efficient pre-processing unit. Various classifiers, which aim to diagnose multiple bearing defects (i.e., ball, inner race and outer race defects of different diameters), require well-processed data. The pre-processing tasks plays a vital role for extracting informative features from the vibration signal, reducing the dimensionality of the features and selecting the best features from the feature pool. Once the vibration signal is perfectly analyzed and a proper feature subset is created, then fault classifiers can be trained. However, classification task can be difficult if the training dataset is not balanced. Induction motors usually operate under healthy condition (than faulty situation), thus the monitored vibration samples relate to the normal state of the system expected to be more than the samples of the faulty state. Here, in this work, this challenge is also considered so that the classification model needs to deal with class imbalance problem

Estudos empíricos dos métodos de balanceamento para a classificação

Resumo: A classificação tem o objetivo de rotular eventos e objetos de acordo com classes preestabelecidas. No entanto, alguns algoritmos perdem a capacidade de prediçao, quando o conjunto de dados possui uma distribuiçao desbalanceada entre suas classes. Para tentar resolver esse problema diversos metodos tem sido propostos na literatura. O presente trabalho tem como objetivo analisar e comparar os metodos mais conhecidos que se propoe a resolver o problema de classificação com bases desbalanceadas. Para isto, os metodos foram testados com os classificadores tradicionais como: Naive Bayes, Bayes Net, SMO, MultilayerPerceptron, J48 e JRip. As metricas de avaliaçao consideradas foram RecallP (verdadeiros positivos), RecallN (Verdadeiros negativos) e finalmente a taxa de acurada. Para realizar esta analise, os testes foram efetuados em 13 bases provenientes do UCI Machine Learning Repository e tambem em dois conjuntos de bases do "mundo real", que sao bases construídas com informações sobre defeitos em sistemas de Orientacao a Aspectos. O primeiro conjunto são cinco bases do repositório NASA Metrics Data Project, sendo elas cml, jml, kcl, kc2 e pcl. O segundo conjunto, sao três sistemas Orientados a Aspecto que sao: Ibatis, HW (HealthWatcher) e MM (MobileMedia). Os resultados demonstram que e possível melhorar a taxa de classificacao, mas e difícil dizer o metodo que se comporta melhor em bases do mundo real, pois tudo depende de como o classificador generaliza a base, principalmente com a presencça de dados ruidosos. As bases do UCI, apresentam melhores resultados em relaçao às bases de Engenharia de Software. Isto pode ser explicado em funcao da natureza dos dados reais que costumam conter mais ruídos