Prognóstico de falhas baseado em redes neurais convolucionais: uma análise para estimar a vida útil remanescente de turbinas turbofan

Este trabalho propõe um método baseado em aprendizado profundo para estimar a vida útil remanescente (RUL do inglês, Remaining Useful Life) de turbinas turbofan. É apresentada uma arquitetura de rede neural convolucional (CNN do inglês, Convolutional Neural Network). O método proposto é aplicado a um conjunto de dados da NASA (do inglês, National Aeronautics and Space Administration) para a estimativa RUL, variando o conjunto de sensores e a forma de degradação das turbinas em dois modelos: RUL linear e RUL linear por partes. Os resultados experimentais são comparados entre si e com outros métodos encontrados na literatura, as comparações mostram que o método proposto RUL linear por partes apresenta desempenho comparável aos outros trabalhos publicados em termos da raiz do erro quadrático médio (RMSE do inglês, Root Mean Square Error) e uma métrica específica de competições de prognósticos.