Diagnostico de falhas em maquinas rotativas utilizando transformada de wavelet e redes neurais artificiais

Neste trabalho, apresenta-se uma nova metodologia de diagnóstico de falhas em máquinas rotativas válida para o regime estacionário e transiente utilizando técnicas alternativas como transformada de wavelet e redes neurais.Num primeiro momento, aplica-se a Transformada Contínua de Wavelet (CWT) na resposta estacionária e transiente com fins de diagnosticar falhas introduzidas numa bancada experimental de testes usando sinais de vibração estacionário e transiente.O sinal transiente é obtido durante a partida, parada e passagem pelas velocidades críticas.E num segundo momento, classificam-se essas falhas utilizando a energia contida no sinal em bandas de freqüências específicas através da Transformada de Wavelet Packet (WPT) em conjunção com Redes Neurais Artificiais (ANN).Os resultados obtidos confirmam a viabilidade e eficiência de aplicação da CWT no diagnóstico de falhas introduzidas em ensaios experimentais durante o regime estacionário e transiente.