SISTEMA E MÉTODO DE GERAÇÃO DE DADOS SINTÉTICOS DE FALHAS EM EQUIPAMENTOS ROTATIVOS BASEADA EM MODELAGEM FÍSICA E MEIO LEGÍVEL POR COMPUTADOR NÃO TRANSITÓRIO

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Abstract

SISTEMA E MÉTODO DE GERAÇÃO DE DADOS SINTÉTICOS DE FALHAS EM EQUIPAMENTOS ROTATIVOS BASEADA EM MODELAGEM FÍSICA E MEIO LEGÍVEL POR COMPUTADOR NÃO TRANSITÓRIO. A presente invenção refere-se ao campo da manutenção preditiva industrial e geração de dados sintéticos para treinamento de sistemas de aprendizado de máquina. Trata-se de um sistema e método computacional integrado para geração automatizada de sinais sintéticos de sensores industriais representando falhas progressivas em equipamentos rotativos (motores de indução, bombas centrífugas, compressores, caixas de engrenagens). O sistema combina modelagem física rigorosa baseada em primeiros princípios através de gêmeos digitais paramétricos, resolução numérica de equações diferenciais multifísicas acopladas (mecânica, térmica, elétrica, fluidodinâmica), injeção controlada de modos de falha com progressão temporal realística segundo modelos físicos de degradação, simulação de características de sensores incluindo ruído multi-componente e artefatos, e validação estatística automatizada garantindo indistinguibilidade dos dados sintéticos em relação a dados reais através de múltiplas métricas complementares e testes de hipótese. A invenção supera limitações críticas do estado da técnica ao gerar trajetórias temporais completas e fisicamente coerentes de degradação desde operação saudável até falha crítica, com labels de ground truth perfeitos (tipo, severidade, vida útil remanescente), aplicando-se ao treinamento de modelos de inteligência artificial para diagnóstico e prognóstico de falhas em ambientes industriais onde dados reais de falha são escassos, custosos ou operacionalmente inviáveis de obter.