Desenvolvimento de sistema para detecção de falhas em rolamentos de motores de indução a partir de seus sinais de vibração
Ano de defesa: | 2022 |
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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/1/30182 |
Resumo: | O presente trabalho aborda o estudo e desenvolvimento de uma metodologia capaz de identificar condições de falhas em rolamentos de motores de indução durante o funcionamento dessas máquinas através de seus sinais de vibração. São utilizados sinais de vibração do banco de dados da Case Western Reserve University, que incluem a situação de motores com rolamentos saudáveis ou com falhas. É aplicada a Transformada de Hilbert-Huang como pré-processamento de sinais seguida da extração de características no domínio do tempo e no domínio do tempo-frequência do resultado da transformada. Por fim, com o intuito de se fazer a identificação e classificação de padrões das características extraídas, é utilizada uma rede neural artificial Perceptron Multicamadas para predição de condição dos rolamentos do motor e do tipo de falha, a fim de se obter um sistema de diagnóstico de falhas eficaz. Os resultados são medidos entre rolamentos saudáveis ou defeituosos e pelo o tipo de falha acometida pelos rolamentos, sendo que o sistema proposto apresentou 100% de acurácia na classificação de padrões entre falhas e não falhas, 58,97% entre as falhas, sem diferenciar os rolamentos, 78,57% somente para falhas relacionadas ao rolamento frontal e 72,73% para falhas do rolamento traseiro. |