Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
FONSECA JÚNIOR, Milton
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| Orientador(a): |
BEZERRA, Ubiratan Hoilanda
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Instituto de Tecnologia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/9979
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Resumo: |
Esta tese apresenta uma nova proposta para o pré-despacho de carga considerando o estado técnico dos motores das usinas termelétricas através da combinação de diversas técnicas de manutenção e de diagnóstico a partir da inteligência computacional via lógica Fuzzy. O diagnóstico do estado técnico dos motores é realizado usando a análise de óleo lubrificante, análise de vibrações, e termografia. Com esses dados e com a análise estatística, é possível prever quando um motor pode falhar ainda no pré-despacho de carga. Para aumentar a confiabilidade dos motores e do fornecimento da energia elétrica, se desenvolveu um Programa de Gerenciamento de Manutenção (PGM), usando ferramentas de gestão, aplicando apenas 4 pilares do TPM (manutenção produtiva total) e combinando com a manutenção preditiva e o diagnóstico, permitindo assim o gerenciamento para a diminuição das paradas corretivas dos equipamentos da usina. Alguns resultados atingidos após a implantação são: redução do custo anual de manutenção, redução da manutenção corretiva, aumento do MTBF (Mean Time Between Failures) e diminuição do MTTR (Mean Time To Repair) em todas as áreas. Além disso, o pré-despacho realizado garante que possa ser atingida a potência demandada com um alto grau de confiabilidade e qualidade. |
