Esta dissertação de mestrado apresenta uma análise do processo de amaciamento em compressores herméticos alternativos, buscando padrões característicos do fenˆomeno que possibilitem a detecção automática do término do processo. o amaciamento ocorre nas primeiras horas de operação dos compressores, e ensaios realizados durante esse perióodo podem não apresentar resultados correspondentes com os obtidos durante a operação normal dos compressores. como o fenômeno não pode ser diretamente medido durante o funcionamento do compressor, dado que esse é hermético, foram selecionadas a vibração, a corrente elétrica e a vazão mássic como grandezas que possivelmente poderiam apresentar correlação entre os valores medidos e o efetivo amaciamento dos compressores. em uma bancada experimental, capaz de controlar as condições de operaçãodos dispositivos, foram ensaiadas 11 unidades de compressores que nunca haviam operado antes, divididas em 2 modelos de compressores. os dados obtidos foram comparados, buscando, por meio da an´alise e processamento dos sinais obtidos em ensaios com compressores instrumentados, formas de diferenciar a operação do compressor amaciado e em processo de amaciamento. essa análise preliminar apontou que, em um dos modelos, a curtose e o valor eficaz da corrente elétrica possuem comportamento em ensaios de amaciamento distinto do observado com a unidade já amaciada, e portanto foram utilizados como base para a avaliação dos métodos automáticos. para detecção do término do amaciamento posteriormente aos ensaios foram analisados métodos desenvolvidos com base no agrupamento por k-médias de dados experimentais, que sugerem que a vazão mássica e os valores eficaz, de variância e de curtose da corrente elétrica podem ser representativos do fenômeno. considerando tais grandezas e os valores detectados pela aplicação dos métodos de agrupamento, foram avaliados métodos estatísticos e de aprendizado supervisionado para possível detecção do término do fenômeno durante ensaios, sendo que para esses últimos foram aplicadas também técnicas para balanceamento do conjunto. tais métodos foram classificados segundo o coeficiente de correlação de matthews de sua aplicação na validação cruzada e na classificação de um conjunto de teste. para ambos os modelos de compressor, o método de melhor desempenho na classificação do conjunto de teste foi o método pela estatística r. os resultados apontam também que os métodos por aprendizado de máquina supervisionado podem ainda ser aprimorados, contanto que sejam aplicadas técnicas para reduzir o sobreajuste dos modelos.