Fault diagnosis is critical to any maintenance industry, as early fault detection can prevent
catastrophic failures as well as a waste of time and money. In view of these objectives,
vibration analysis in the frequency domain is a mature technique. Although well
established, traditional methods involve a high cost of time and people to identify failures,
causing machine learning methods to grow in recent years. The Machine learning (ML)
methods can be divided into two large learning groups: supervised and unsupervised, with
the main difference between them being whether the dataset is labeled or not. This study
presents a total of four different methods for fault detection and diagnosis. The frequency
analysis of the vibration signal was the first approach employed. This analysis was chosen
to validate the future results of the ML methods. The Gaussian Mixture model (GMM)
was employed for the unsupervised technique. A GMM is a probabilistic model in which
all data points are assumed to be generated by a finite number of Gaussian distributions
with unknown parameters. For supervised learning, the Convolution neural network
(CNN) was used. CNNs are feedforward networks that were inspired by biological pattern
recognition processes. All methods were tested through a series of experiments with real
electric motors. Results showed that all methods can detect and classify the motors in
several induced operation conditions: healthy, unbalanced, mechanical looseness,
misalignment, bent shaft, broken bar, and bearing fault condition. Although all
approaches are able to identify the fault, each technique has benefits and limitations that
make them better for certain types of applications, therefore, a comparison is also made
between the methods.O diagnóstico de falhas é fundamental para qualquer indústria de manutenção, a detecção
precoce de falhas pode evitar falhas catastróficas, bem como perda de tempo e dinheiro.
Tendo em vista esses objetivos, a análise de vibração através do domínio da frequência é
uma técnica madura. Embora bem estabelecidos, os métodos tradicionais envolvem um
alto custo de tempo e pessoas para identificar falhas, fazendo com que os métodos de
aprendizado de máquina cresçam nos últimos anos. Os métodos de Machine learning
(ML) podem ser divididos em dois grandes grupos de aprendizagem: supervisionado e
não supervisionado, sendo a principal diferença entre eles é o conjunto de dados que está
rotulado ou não. Este estudo apresenta um total de quatro métodos diferentes para
detecção e diagnóstico de falhas. A análise da frequência do sinal de vibração foi a
primeira abordagem empregada. foi escolhida para validar os resultados futuros dos
métodos de ML. O Gaussian Mixture Model (GMM) foi empregado para a técnica não
supervisionada. O GMM é um modelo probabilístico em que todos os pontos de dados
são considerados gerados por um número finito de distribuições gaussianas com
parâmetros desconhecidos. Para a aprendizagem supervisionada, foi utilizada a
Convolutional Neural Network (CNN). CNNs são redes feedforward que foram
inspiradas por processos de reconhecimento de padrões biológicos. Todos os métodos
foram testados por meio de uma série de experimentos com motores elétricos reais. Os
resultados mostraram que todos os métodos podem detectar e classificar os motores em
várias condições de operação induzida: íntegra, desequilibrado, folga mecânica,
desalinhamento, eixo empenado, barra quebrada e condição de falha do rolamento.
Embora todas as abordagens sejam capazes de identificar a falha, cada técnica tem
benefícios e limitações que as tornam melhores para certos tipos de aplicações, por isso,
também e feita uma comparação entre os métodos
