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Título: Influência da frequência de chaveamento na classificação de falhas de rolamento de motores de indução trifásicos
Autor(es): Schiavon, Nahisa Domingues
Orientador(es): Godoy, Wagner Fontes
Palavras-chave: Motores elétricos de indução
Inversores elétricos
Redes Neurais Artificiais
Electric motors, Induction
Electric inverters
Neural networks (Computer science)
Data do documento: 9-Out-2020
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Cornelio Procopio
Citação: SCHIAVON, Nahisa Domingues. Influência da frequência de chaveamento na classificação de falhas de rolamento de motores de indução trifásicos. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2020.
Resumo: Este trabalho propõe o estudo da influência da frequência de chaveamento na correta classificação de defeitos de rolamentos em motores de indução trifásicos acionados por meio de diferentes inversores de frequência. Para classificação das condições de operação do motor são utilizadas Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas. Os resultados obtidos demonstram a precisão de classificação independente da frequência de chaveamento considerada, além da viabilidade de emprego dos métodos de processamento de sinais em ambos domínios do tempo e domínio da frequência.
Abstract: This work proposes the study of the influence of the switching frequency in the correct classification of bearing defects in three-phase induction motors driven by different frequency inverters. To classify the operating conditions of the engine, Multilayer Perceptron Artificial Neural Networks are used. The results obtained demonstrate the classification accuracy independent of the considered switching frequency, in addition to the feasibility of using signal processing methods in both time and frequency domains.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28902
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