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https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18552Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| renatodasilvamelo.pdf | PDF/A | 2.47 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Clase: | Dissertação |
| Título : | Out-of-roundness damage wheel idenficaon in railway vehicles using autoencoder models |
| Autor(es): | Melo, Renato da Silva |
| Orientador: | Cury, Alexandre Abrahão |
| Co-orientador: | Barbosa, Flávio de Souza |
| Co-orientador: | Amaral, Rafaelle Piazzaroli Finotti |
| Miembros Examinadores: | Ribeiro, Paula de Oliveira |
| Miembros Examinadores: | Lopez, Rafael Holdorf |
| Resumo: | O presente estudo investiga o uso de técnicas de Aprendizado de Máquina não supervisionado (ML, do inglês “Machine Learning”) aplicadas ao Monitoramento da Integridade Estrutural (SHM, do inglês “Structural Health Monitoring”) de rodas ferroviárias com distintos estágios de poligonalização na banda de rodagem. A metodologia proposta baseia-se em um estudo comparativo entre diferentes arquiteturas de AutoEncoders (AE), incluindo o AutoEncoder Variacional (VAE, do inglês “Variational AutoEncoder”), o AutoEncoder Esparso (SAE, do inglês “Sparse AutoEncoder”) e o AutoEncoder Convolucional (CAE, do inglês “Convolutional AutoEncoder”). Os modelos são treinados com dados de aceleração vertical provenientes de um sistema virtual de monitoramento em via, e seus desempenhos são avaliados na diferenciação entre condições estruturais normais e anormais, e no tempo de processamento dos dados de entrada. A integração dos modelos AE com gráficos de controle de Hotelling T² é explorada como uma estratégia para aprimorar a detecção de anomalias. O estudo destaca o potencial dessas abordagens para aplicações de manutenção preditiva, contribuindo para maior eficiência e segurança na operação ferroviária. |
| Resumen : | The present study investigates the use of unsupervised Machine Learning (ML) techniques applied to the Structural Health Monitoring (SHM) of railway wheels with different stages of polygonalization in the running band. The proposed methodology is based on a comparative study of different AutoEncoder (AE) architectures, including the Variational AutoEncoder (VAE), the Sparse AutoEncoder (SAE), and the Convolutional AutoEncoder (CAE). The models are trained using vertical acceleration data from a virtual track monitoring system, and their performance is evaluated in distinguishing between normal and abnormal structural conditions, as well as in the processing time of input data. The integration of AE models with Hotelling’s T² control charts is explored as a strategy to enhance anomaly detection. The study highlights the potential of these approaches for predictive maintenance applications, contributing to greater efficiency and safety in railway operations |
| Palabras clave : | Monitoramento de integridade estrutural Ferrovias Detecção de danos Ovalização Autocodificador esparso Autocodificador convolucional Autocodificador variacional Structural health monitoring Railways Damage detection Out-of-roundness Sparse autoencoder Convolutional autoencoder Variational autoencoder |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Idioma: | eng |
| País: | Brasil |
| Editorial : | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Sigla de la Instituición: | UFJF |
| Departamento: | Faculdade de Engenharia |
| Programa: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil (PEC) |
| Clase de Acesso: | Acesso Aberto Attribution 3.0 Brazil |
| Licenças Creative Commons: | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ |
| URI : | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18552 |
| Fecha de publicación : | 19-mar-2025 |
| Aparece en las colecciones: | Mestrado em Engenharia Civil (Dissertações) |
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