Os equipamentos domésticos convencionais que utilizamos no dia a dia, praticamente,
não são monitorados para verificação de falhas e defeitos em tempo real. Neste trabalho, será
apresentada uma abordagem da aplicação do aprendizado de máquina com a utilização de
dados selecionados dos equipamentos quando em funcionamento, e de dados referências
extraídos das fichas técnicas.
Para analisar, comparar e avaliar as diferenças nos conjuntos de dados, foi
desenvolvido o dispositivo de detecção e diagnóstico de falha para classificar os sintomas que
podem representar defeitos nos equipamentos em tempo real. As ocorrências das falhas destes
equipamentos, tradicionalmente são identificadas pelos próprios usuários quando o
desempenho esperado não acontece. Com a utilização de uma placa micro processada
conectada aos sensores eletrônicos instalados em pontos estratégicos no equipamento, iniciase
a etapa da comparação de dados, os dados coletados são transmitidos ao servidor que
através do algoritmo de Aprendizado de Máquina executa as tarefas para identificação das
falhas detectadas. O monitoramento em tempo real do comportamento das grandezas elétricas
e físicas dos equipamentos de usos domésticos convencionais tem como objetivo, monitorar o
comportamento funcional e informar ao usuário, eventuais falhas, utilizando os recursos da
rede local ou da internet.
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