ESTIMATIVA DO TEMPO DE VIDA ÚTIL PARA MOTORES AERONÁUTICOS COMERCIAIS: UMA ABORDAGEM RECORRENTE E CONVOLUCIONAL
DOI:
https://doi.org/10.36524/ric.v6i4.761Keywords:
Recurrent Convolutional Neural Network, Prognostic and Heath Management Models, Predictive Maintenance, C-MAPPS datasetAbstract
O desenvolvimento de modelos prognósticos possui uma grande importância no campo industrial, uma vez que a utilização da manutenção preditiva, em detrimento da corretiva ou preventiva, permite a minimização de custos de manutenção. Todavia, a criação de modelos baseados na coleta de dados históricos esbarra em dificuldades devido à baixa disponibilização de conjuntos que atendam à característica citada, o que favorece a utilização do banco de dados oriundo do Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation (C-MAPSS) para a proposição dessas tecnologias. O texto corrente propõe um modelo recorrente convolucional que estime o tempo de vida útil dos motores aeronáuticos contidos no conjunto C-MAPSS, em que o uso de camadas recorrentes e convolucionais possui o objetivo de interpretar os dados de forma temporal e identificar as características importantes para a estimativa do tempo operacional restante dos equipamentos. Além disso, o artigo aborda os dados de forma conjunta, ao invés da metodologia em frotas, comum aos estudos anteriores a esse, como forma de obter um poder de generalização maior no modelo em questão. Os resultados obtidos são confrontados com os de outros modelos e com soluções de outros autores, sugerindo que o modelo proposto seja uma boa alternativa para a resolução do problema em questão, apresentando uma Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) de 19,7948 ciclos para os dados conjuntos.
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