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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3194| Título: | Detecção de falhas de estator em motores de indução trifásicos utilizando transformada wavelet, medida RMS e potência de previsão |
| Título(s) alternativo(s): | Stator fault detection in three phase induction motors using wavelet transform, RMS and prediction power |
| Autor(es): | Vitor, Avyner Lorran de Oliveira |
| Orientador(es): | Scalassara, Paulo Rogério |
| Palavras-chave: | Motores elétricos de indução Entropia Redes neurais (Computação) Electric motors, Induction Entropy Neural networks (Computer science) |
| Data do documento: | 26-Out-2015 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | VITOR, Avyner Lorran de Oliveira. Detecção de falhas de estator em motores de indução trifásicos utilizando transformada wavelet, medida RMS e potência de previsão. 2015. 131 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2015. |
| 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. |
| Abstract: | The Three-Phase Induction Motor is the most utilized electrical machine in industrial envi- ronments. It is an equipment that shows robust construction, ease maintenance, low cost and reliability. However, frequently, machines are exposed to thermal, electrical and mecha- nical efforts, which, over time, result in a failure. This work aims to analize the stator short circuit fault, one of the most frequent induction motor failures. Therefor, the peculiarities of the signals that are reflected in stator current are investigated, in order to correlate the signal characteristics to the failure in question. Current signals are processed through the Fourier and Wavelet transform in order to analyse short-circuit specific frequencies. Subse- quently, the classification is performed through two artificial neural networks, the multilayer perceptron and the Radial Basis Function. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3194 |
| Aparece nas coleções: | CP - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
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