Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lermen, Gabriel Barbieri
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27363
Resumo: This work seeks to make a comparison between the audio and vibration signals applied to fault detection in three-phase induction motors. Concepts are presented to understand how the used equipment works, as well the methods to be used to the signal processing. The audio signals were collected by a microphone and the vibration signals by an accelerometer. In the work, it is proposed to find the frequency spectrum of the signals and visually compare them, as well to use self-organizing maps, an artificial neural network architecture, to group the data, and make a comparison between the two resulting clusters. Finally, the results and a discussion about them are presented.
id UTFPR-12_f01efe8dd8c0182b46770bff2be77105
oai_identifier_str oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/27363
network_acronym_str UTFPR-12
network_name_str Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
repository_id_str
spelling Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicosMotores elétricos de induçãoVibraçãoRedes Neurais ArtificiaisElectric motors, InductionVibrationNeural networks (Computer science)CNPQ::ENGENHARIASThis work seeks to make a comparison between the audio and vibration signals applied to fault detection in three-phase induction motors. Concepts are presented to understand how the used equipment works, as well the methods to be used to the signal processing. The audio signals were collected by a microphone and the vibration signals by an accelerometer. In the work, it is proposed to find the frequency spectrum of the signals and visually compare them, as well to use self-organizing maps, an artificial neural network architecture, to group the data, and make a comparison between the two resulting clusters. Finally, the results and a discussion about them are presented.Busca-se, neste trabalho, fazer uma comparação entre sinais de áudio e de vibração aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos. São apresentados conceitos para se compreender como funciona os equipamentos utilizados, bem como os métodos a serem utilizados para o processamento dos sinais. Os sinais de áudio foram coletados por um microfone e os sinais de vibração, por um acelerômetro. Na realização do trabalho, propõe-se encontrar os espectros de frequência dos sinais e fazer uma comparação visual entre eles, bem como utilizar o mapa auto-organizável, uma arquitetura de redes neurais artificiais, para agrupar os dados, sendo feita uma comparação entre os dois agrupamentos resultantes. Por fim, os resultados e uma discussão sobre eles são apresentados.Universidade Tecnológica Federal do ParanáCornelio ProcopioBrasilEngenharia EletrônicaUTFPREndo, WagnerEndo, WagnerScalassara, Paulo RogérioAgulhari, Cristiano MarcosLermen, Gabriel Barbieri2022-02-23T00:41:48Z2022-02-23T00:41:48Z2019-06-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfLERMEN, Gabriel Barbieri. Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2019.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27363porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPR2022-02-23T06:07:24Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/27363Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.bropendoar:2022-02-23T06:07:24Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
dc.title.none.fl_str_mv Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos
title Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos
spellingShingle Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos
Lermen, Gabriel Barbieri
Motores elétricos de indução
Vibração
Redes Neurais Artificiais
Electric motors, Induction
Vibration
Neural networks (Computer science)
CNPQ::ENGENHARIAS
title_short Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos
title_full Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos
title_fullStr Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos
title_full_unstemmed Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos
title_sort Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos
author Lermen, Gabriel Barbieri
author_facet Lermen, Gabriel Barbieri
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Endo, Wagner
Endo, Wagner
Scalassara, Paulo Rogério
Agulhari, Cristiano Marcos
dc.contributor.author.fl_str_mv Lermen, Gabriel Barbieri
dc.subject.por.fl_str_mv Motores elétricos de indução
Vibração
Redes Neurais Artificiais
Electric motors, Induction
Vibration
Neural networks (Computer science)
CNPQ::ENGENHARIAS
topic Motores elétricos de indução
Vibração
Redes Neurais Artificiais
Electric motors, Induction
Vibration
Neural networks (Computer science)
CNPQ::ENGENHARIAS
description This work seeks to make a comparison between the audio and vibration signals applied to fault detection in three-phase induction motors. Concepts are presented to understand how the used equipment works, as well the methods to be used to the signal processing. The audio signals were collected by a microphone and the vibration signals by an accelerometer. In the work, it is proposed to find the frequency spectrum of the signals and visually compare them, as well to use self-organizing maps, an artificial neural network architecture, to group the data, and make a comparison between the two resulting clusters. Finally, the results and a discussion about them are presented.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-06-27
2022-02-23T00:41:48Z
2022-02-23T00:41:48Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv LERMEN, Gabriel Barbieri. Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2019.
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27363
identifier_str_mv LERMEN, Gabriel Barbieri. Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2019.
url http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27363
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Cornelio Procopio
Brasil
Engenharia Eletrônica
UTFPR
publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Cornelio Procopio
Brasil
Engenharia Eletrônica
UTFPR
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron:UTFPR
instname_str Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron_str UTFPR
institution UTFPR
reponame_str Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
collection Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
repository.mail.fl_str_mv riut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.br
_version_ 1850497991521075200

Registros relacionados