Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2015 |
Autor(a) principal: |
Costa, Paulo Izidio da |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-22122015-075739/
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Resumo: |
O crescente aumento na demanda de energia elétrica nacional, associada às alterações regulamentares do setor, em que o tempo que um equipamento permanece indisponível para o sistema, aguardando manutenção significa perda de receita para as companhias de energia, motivou a busca por diagnósticos precisos e utilização de técnicas não invasivas que possam ser aplicadas em transformadores em serviço. Assim, o foco desta pesquisa foi o desenvolvimento de uma arquitetura de sistema inteligente baseado em Redes Neurais Artificiais, que a partir de características extraídas de sinais de emissão acústicas provenientes de sensores distribuídos espacialmente no tanque de transformadores de potência, possa identificar internamente o local de ocorrência das descargas parciais e fornecer as distâncias estimadas entre os sensores e o ponto dessa descarga, e com essas distâncias, utilizando técnicas numéricas de triangulação, o sistema fornece também a coordenada espacial da falha auxiliando no diagnostico de defeito do transformador e no processo de tomada de decisões. |