Otimização de classificadores de redes neurais por neuroevolução aplicada ao diagnóstico de defeitos em máquinas rotativas

Hygor Santiago; Milton Dias Júnior

doi:10.20397/2177-6652/2026.v26i3.3474

Autores

Hygor Santiago Universidade Estadual de Campinas http://orcid.org/0000-0002-4835-5498
Milton Dias Júnior UNICAMP https://orcid.org/0009-0006-2362-4942

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2026.v26i3.3474

Palavras-chave:

Neuroevolução; Algoritmos Genéticos; Diagnóstico de falhas; Máquinas rotativas; Redes neurais.

Resumo

Objetivo: Desenvolver e analisar uma metodologia baseada em neuroevolução para otimizar automaticamente a arquitetura de um classificador de Redes Neurais Artificiais aplicado ao diagnóstico de defeitos em máquinas rotativas a partir de sinais de vibração.

Metodologia: Foi utilizado um Algoritmo Genético para explorar diferentes arquiteturas neurais e seus respectivos hiperparâmetros. Cada indivíduo da população representa uma configuração completa do classificador, incluindo a sequência de blocos convolucionais, recorrentes e densos, bem como parâmetros de treinamento. O processo evolutivo emprega seleção por torneio, elitismo, cruzamento estrutural, mutação arquitetural e mutação paramétrica. A função de aptidão considera o desempenho preditivo, a complexidade do modelo e o custo computacional. O treinamento das redes é realizado com validação e interrupção antecipada.

Originalidade: A pesquisa propõe a otimização conjunta da arquitetura e dos hiperparâmetros de um classificador destinado à análise de sinais vibratórios. A abordagem reduz a dependência de decisões manuais e permite investigar arquiteturas de profundidade variável, incluindo combinações entre blocos convolucionais, recorrentes do tipo LSTM e camadas densas.

Principais resultados: A neuroevolução permitiu identificar arquiteturas híbridas capazes de combinar a extração de padrões locais dos sinais com a modelagem de dependências temporais. Entre as configurações avaliadas, a arquitetura CNN-LSTM apresentou o melhor desempenho global. Os resultados também indicaram que a representatividade dos dados exerce influência decisiva sobre a capacidade de generalização do classificador, não sendo suficiente otimizar apenas a estrutura da rede.

Contribuições teóricas/metodológicas: O trabalho apresenta uma representação genética para arquiteturas neurais, uma função de aptidão multicritério e operadores evolutivos destinados à otimização automática de classificadores aplicados ao diagnóstico de falhas em máquinas rotativas.

Biografia do Autor

Hygor Santiago, Universidade Estadual de Campinas

Engenheiro mecânico formado pela UFSJ onde participou dos grupos Cyros, Milhas Gerais e Gep_LASID onde exerceu diversas atividades em pesquisa e liderança. Mestre em Engenharia Mecânica na Unicamp onde trabalha com Inteligência Artificial em sistemas de classificação baseados em séries temporais, aplicado a eletrocardiologia. Cientista de dados e Business Intelligence na Thinkseg e Bidu.

Milton Dias Júnior, UNICAMP

Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual de Campinas (1984), mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual de Campinas (1987) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual de Campinas (1994). Realizou pós-doutorado no Structural Dynamics Research Laboratory, da Universidade de Cincinnati, EUA. Atualmente é Professor Associado I da Universidade Estadual de Campinas. Tem experiência na área de Engenharia Mecânica, com ênfase em Dinâmica dos Corpos Rígidos, Elásticos e Plásticos, atuando principalmente nos seguintes temas: Vibrações, Análise Modal, Processamento de Sinais, Dinâmica de Máquinas Rotativas e de Trens de Potência.

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