Reis, Agnaldo José da RochaYared, Glauco Ferreira GazelSilva, Leonardo Pessoa Freitas e2022-10-132022-10-132022SILVA, Leonardo Pessoa Freitas e. Um sistema de múltiplos classificadores para detecção de defeitos em dormentes de aço. 2022. 114 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15677Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.Os sistemas ferroviarios são importantes para a logística do transporte de cargas e de pessoas em muitos países, contribuindo para uma melhoria nos seus indicadores económicos. Assim, com o intuito de garantir a confiabilidade e a segurança do transporte ferroviário, torna-se cada vez mais importante o monitoramento das condições da via permanente e a realização de manutenções planejadas. No que diz respeito aos dormentes, eles devem suportar os dispositivos de fixação dos trilhos e a capacidade estrutural de transmitir as esforços dos trilhos ao lastro. Qualquer ruptura de um determinado dormente causará uma sobrecarga nos dormentes adjacentes, acelerando a fadiga da estrutura desses componentes, contribuindo para a ocorrência de novos defeitos e, finalmente, afetando a bitola da via. Especificamente com relação aos dormentes de aço, ainda não existe uma solução automática para avaliar sua condição estrutural. Neste contexto, propõe-se um novo método para detecção de defeitos em dormentes de aço à partir de sinais geométricos de via permanente, baseado em processamento de sinais e aprendizado de máquina. Cinco classificadores com diferentes características de aprendizagem foram treinados: Redes Neurais Artificiais, Modelos de Mistura Gaussianas, Modelos de Markov Ocultos, Máquina de Vetores de Suporte e AdaBoost. Além disso, um sistema de múltiplos classificadores foi implementado para melhorar a acurácia da classificação. A metodologia proposta neste trabalho demonstrou eficácia na detecção de defeitos em dormentes de aço com Taxa de Acerto acima de 80% e Taxa de Falso Positivo abaixo de 40%, na maioria dos casos.pt-BRabertoAprendizado do computadorFerrovias - dormentes - dormentes de açoFerrovias - trilhos - defeitosFerrovias - medidas de segurançaSistemas de Múltiplos Classificadores - SMCDissertacaoAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 04/10/2022 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação.