Identificação de falhas em motores de indução trifásicos utilizando algoritmos de otimização e sistemas inteligentes

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Guedes, Jacqueline Jordan lattes
Orientador(a): Goedtel, Alessandro lattes
Banca de defesa: Goedtel, Alessandro lattes, Andreoli, Andre Luiz lattes, Sanches, Danilo Sipoli lattes, Neves, Francisco De Assis dos Santos lattes, Castoldi, Marcelo Favoretto lattes
Tipo de documento: Tese
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 - Uel/Utpfr
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5436
Resumo: Motores de indução trifásicos são essenciais ao processo produtivo, pois suas características de construção permitem ampla aplicação, incluindo a operação em ambientes hostis. Embora robusto, seu uso contínuo gera desgastes que podem levar a falhas. Dessa forma, pesquisas na área de identificação de falhas são realizadas constantemente visando reduzir taxas de manutenções corretivas e paradas indesejadas, permitindo que seja realizada a manutenção da máquina. Com esse propósito, o presente trabalho propõe o estudo e o desenvolvimento de uma estratégia que utiliza algoritmos de otimização combinados a classificadores inteligentes de padrões para identificação de falhas de curto-circuito nas espiras do estator, barras quebradas de rotor e desgastes de rolamentos em motores de indução trifásicos, utilizando sinais de tensão e corrente de fase, aquisitados no domínio do tempo, bem como o módulo da velocidade. Neste trabalho são utilizados os algoritmos de Evolução Diferencial, Particle Swarm Optimization e Simulated Annealing para estimar os parâmetros elétricos do motor de indução no modelo do circuito elétrico equivalente. Assim, a identificação da falha ocorre a partir da variação dos parâmetros do circuito elétrico equivalente. A identificação da presença de falha bem como sua classificação é feita por meio dos classificadores de padrões Redes Neurais Artificiais, Support Vector Machine e k-Nearest Neighbor. A base de dados utilizada para o trabalho foi obtida por meio de experimentos laboratoriais realizados com um motor de 1 CV e um motor de 2 CV, sob condições de variação de conjugado e acionamentos senoidal equilibrado e desequilibrado.