O PPGINDE divulga o artigo intitulado “Vibration data-driven supervised learning for low-speed bearing fault diagnosis using classical and nonlinear features” (Aprendizado supervisionado baseado em dados de vibração para diagnóstico de falhas em rolamentos de baixa velocidade usando características clássicas e não lineares) de autoria de Thiago Barroso Costa (Egresso PPGINDE); João L.L. Soares (Egresso PPGINDE); Prof. Walter S. Sousa (FEM/CAMTUC/UFPA); Prof. Dr. Alexandre L. A. Mesquita (Docente PPGINDE) e Prof. Dr. André L. A. Mesquita (Docente PPGINDE).
O artigo foi publicado na Revista Mechanical Systems and Signal Processing (Sistemas Mecânicos e Processamento de Sinais), Vol. 243.
E foi resultado da pesquisa desenvolvida no curso de Pós-graduação em Engenharia de Infraestrutura e Desenvolvimento Energético - PPGINDE.