Detecção de falhas de estator em motores de indução trifásicos utilizando transformada wavelet, medida RMS e potência de previsão
Ano de defesa: | 2015 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | , , |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Cornelio Procopio |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3194 |
Resumo: | O Motor de Indução Trifásico é a máquina elétrica mais utilizada no ambiente industrial. Trata-se de um equipamento que apresenta construção robusta, facilidade de manutenção, baixo custo de aquisição e confiabilidade. Contudo, em ambiente fabril, o mesmo está exposto a esforços térmicos, elétricos e mecânicos indesejáveis, os quais, com o passar do tempo, resultam em uma falha. A presente pesquisa consiste em analisar a falha de curto-circuito de estator, uma das falhas mais recorrentes em motores de indução. Para tanto, são investigadas as peculiaridades refletidas nos sinais de corrente estatórica, a fim de correlacionar as características do sinal à falha em questão. Para tanto, os sinais de corrente são processados por meio das transformadas de Fouriere Wavelet, buscando-se isolar frequências características de uma falha de curto-circuito, as quais possam auxiliar na detecção de uma falha. Posteriormente, a classificação a partir das informações ex traídas é efetuado por meio de Redes Neurais Artificiais, especificamente, a perceptron multicamadas e a Radial Basis Function. |