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O objetivo desta pesquisa foi propor uma nova técnica para a detecção e localização de falhas em vigas em balanço através da análise de sinais de vibração, utilizando uma bancada que possibilitou a coleta de sinais de vibração em vigas com e sem falhas. A inovação do trabalho foi o emprego de Estatísticas de Ordem Superior (EOS) usando cumulantes de segunda, terceira e quarta ordens, extraídos dos sinais de vibração da viga, para detectar a presença ou não de falhas, bem como o nível da falha se esta estiver presente. As EOS mais representativas no que tange a detecção/classificação das falhas foram selecionadas utilizando do Discriminante Linear de Fisher e, em seguida, apresentadas a uma abordagem em que não se conhecem as falhas utilizando um perceptron multicamadas (MLP) que são um tipo de Rede Neural Artificial. O método da extração de parâmetros através de Estatísticas de Ordem Superior mostrou ser eficiente para o problema de reconhecimento de padrões como o proposto neste trabalho. A grande eficiência da extração de parâmetros levou a uma redução de dimensão considerável (para apenas 2 ou 3 parâmetros). Isso facilitou o trabalho do classificador testado, as Redes Neurais, possibilitando resultados muito satisfatórios e chegando, em alguns casos, a 100% de eficiência. Por fim, para efeito de comparação foi feita a classificação através SVM, que construiu uma região fechada que delimita a classe sem falha.

Vigas em Balanço, Falhas, Análise de Vibração