Identificação de falhas em motores de indução trifásicos usando sistemas inteligentes

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dc.contributorSilva, Ivan Nunes da
dc.creatorSantos, Fernanda Maria da Cunha
dc.date2013-03-14
dc.date2013-05-08
dc.date.accessioned2017-11-15T11:21:48Z
dc.date.available2017-11-15T11:21:48Z
dc.date.issued2017-11-15
dc.descriptionEsta tese consiste em desenvolver um sistema de identificação e classificação de falhas em motores de indução trifásico. As falhas analisadas foram simuladas em laboratório e envolvem problemas elétricos, como curto-circuito no estator, e problemas mecânicos, como barras quebradas no rotor. O sistema computacional proposto é formado pela transformada discreta wavelet, pelo cálculo de variáveis estatísticas e por redes neurais artificiais. A partir dos sinais elétricos da corrente do estator, a transformada wavelet produz os coeficientes característicos das falhas, os quais são usados no cálculo das variáveis estatísticas, como a média, root mean square, skewness e kurtosis. Estes valores são transmitidos como dados de entrada para as redes neurais que identificam as falhas e classificam a natureza das mesmas. Por fim, resultados obtidos visam validar a metodologia sugerida, que buscou nos sistemas inteligentes soluções eficazes para diagnosticar falhas em máquinas elétricas.
dc.descriptionThis thesis consists in developing a system for the identification and classification of faults in three-phase electric motors. The faults were analyzed and simulated in the laboratory and involve electrical problems, such as short circuit in the stator, and mechanical problems, such as broken rotor bars. The proposed computer system is formed by discrete wavelet transform, by calculation of statistical variables and for artificial neural networks. From the electrical signals of the stator current, the wavelet transform produces characteristic coefficients of faults, which are extracted by calculating of statistics variables, such as mean, root mean square, skewness and kurtosis. These values are passed as input to the neural networks that identify faults and the severity of it. Finally, results aimed at validating the methodology suggested that sought effective solutions in intelligent systems to diagnose faults in electrical machines.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-29042013-114436/
dc.identifierdoi:10.11606/T.18.2013.tde-29042013-114436
dc.identifier.urihttp://repositorio.eesc.usp.br/handle/RIEESC/3773
dc.languagept
dc.publisherBiblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
dc.publisherUniversidade de São Paulo
dc.publisherEscola de Engenharia de São Carlos
dc.rightsLiberar o conteúdo para acesso público.
dc.subjectIdentificação e diagnóstico de falhas
dc.subjectMotor de indução trifásico
dc.subjectRedes neurais artificiais
dc.subjectSistemas inteligentes
dc.subjectArtificial neural networks
dc.subjectFaults diagnosis and identification
dc.subjectIntelligent system
dc.subjectThree-phase induction motor
dc.titleIdentificação de falhas em motores de indução trifásicos usando sistemas inteligentes
dc.titleIdentification of faults in three-phase induction motors using intelligent systems
dc.typeTese de Doutorado
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Teses e Dissertações (BDTD USP)