Prognósticos de falhas de rolamentos com base na complexidade do sinal e modelos de processos gaussianos

As características padrão de detecção de falhas em rolamentos mostraram-se ineficazes para estimar a vida útil restante dos rolamentos (RUL). Para abordar essa questão, neste artigo propomos uma abordagem para prognósticos de falhas em rolamentos baseada em características que descrevem a complexidade estatística do envelope das vibrações geradas e um conjunto de modelos de processos gaussianos (GP). O conjunto de características proposto apresenta uma tendência contínua que pode ser diretamente relacionada à deterioração da condição do rolamento. Os modelos de processos gaussianos são modelos não paramétricos de caixa-preta que diferem da maioria das outras abordagens de identificação de caixa-preta frequentemente utilizadas, pois buscam as relações entre os dados medidos, em vez de tentar aproximar o sistema modelado ajustando os parâmetros das funções base selecionadas. Sua saída é uma distribuição normal, expressa em termos de média e variância, que pode ser interpretada como uma confiança na previsão. Neste artigo, os modelos GP são usados para filtrar características ruidosas e estimar o RUL com base nas características filtradas. A abordagem proposta foi avaliada no conjunto de dados fornecido para o Desafio de Prognóstico IEEE PHM 2012.