Identificação e caracterização de curtos-circuitos temporários em motores de indução trifásicos por meio de emissão acústica, análise de corrente e técnicas avançadas de processamento de sinais

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Leão, José Vital Ferraz
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Curto-circuito transitório; Emissão acústica; Análise de corrente; Transformada Wavelet; Processamento de sinais; Correlação cruzada; Análise de componentes principais; Motores de indução trifásicos
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/236639

Atualmente, tanto a indústria quanto a ciência têm buscado o desenvolvimento de técnicas não invasivas que avaliem a integridade dos motores de indução trifásicos (MIT). O objetivo é evitar ônus financeiros relacionados a paradas repentinas de linhas de produção e aos valores de manutenção/aquisição de novas máquinas. Uma das falhas mais comuns no MIT são os curtos- circuitos no enrolamento de estator, que se iniciam pela deterioração da isolação de espiras. Quando incipientes, essas falhas têm características temporárias, ou seja, se apresentam como curtos que perduram por um curto período de tempo e cessam, sendo conhecidos na literatura como curtos-circuitos temporários (CCTs). Os estágios incipientes dos CCTs são causados pela operação do MIT em ambientes com excessiva umidade, sujidades e altas temperaturas, levando a uma deterioração cumulativa da isolação do MIT. Várias técnicas de monitoramento de falha em MITs foram propostas na literatura, utilizando-se de diversos tipos de sensores. No entanto, ainda existe uma lacuna científica no estudo desse fenômeno. Baseado nesta problemática o objetivo deste trabalho é aplicar a técnica da Emissão Acústica (EA) e análise de correntes de linha para a detecção da ocorrência, identificação da fase afetada e classificação da severidade dos CCTs. Para tanto, foi desenvolvido um algoritmo de diagnóstico de falhas, composto pelo novo índice: o Valor Máximo da Correlação Cruzada (Cross-Correlation Maximum Value - CCMV), e as técnicas avançadas de processamento de sinais: Transformada Wavelet Discreta (TWD) e Análise de Componentes Principais (ACP). Os experimentos foram realizados com o auxílio de um MIT especialmente modificado para simular CCTs. Sensores acústicos e de corrente foram empregados para fornecer as variáveis de entrada necessárias para o funcionamento do algoritmo. Após a aplicação do novo método, os valores de CCMV detectaram corretamente a ocorrência da falha, além de classificar a magnitude dos curtos- circuitos. Ainda, a TWD em conjunto com a ACP identificou acertadamente qual fase foi afetada pela falha estudada. Adicionalmente, foi feita uma comparação dos resultados obtidos pela análise acústica em relação aos obtidos pela análise de corrente. Por fim, o método introduzido por esta Tese demonstra eficácia, originalidade e exequibilidade prática para o diagnóstico de CCTs em MITs.