Sistema de aquisição de dados para monitoramento e predição de falhas em motores elétricos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: Oliveira Filho, Francisco das Chagas de
Orientador(a): Pepe, Iuri Muniz
Banca de defesa: Pepe, Iuri Muniz, Lepikson, Herman Augusto, Brito, Jorge Nei
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Escola Politécnica /Instituto de Matemática.
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Mecatrônica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/22936
Resumo: Os motores elétricos são responsáveis por grande parte do consumo de energia elétrica na indústria (49%) e desempenham funções importantes que podem contribuir para o aumento da eficiência operacional deste setor da economia. Por outro lado, a disponibilidade operacional das indústrias, pode ser comprometida pelas falhas dos motores elétricos que acionam os equipamentos de processos. A identificação destas falhas na fase inicial é fator determinante para evitar a degradação do equipamento que pode levar a sua quebra. Um sistema de monitoramento capaz de detectar os mecanismos de falha em fase inicial, é uma ferramenta de grande valor para a manutenção, na medida que pode antecipar ações que evitem as paradas não planejadas, trabalhando com foco no planejamento, mantenabilidade e aumento do Mean Time Between Failures (MTBF). Este trabalho apresenta uma proposta tecnológica inovadora, através de um sistema automático de aquisição de dados com Personnal Computer (PC), via porta paralela para monitoramento de motores elétricos de baixa tensão. O sistema se baseia na medição da resistência de isolamento como meio de verificar a isolação do motor e na medição das impedâncias entre fases de forma a avaliar os processos de falha nas bobinas. São descritos de forma detalhada, os fundamentos teóricos usados para a escolha das variáveis a serem monitoradas e os experimentos realizados tanto com instrumentos de bancada como com a interface montada. Da mesma forma, o hardware e software desenvolvido estão bem documentados com detalhamento dos circuitos e do código escrito em Visual Basic (VB). Os dados coletados foram tratados com ferramentas estatísticas e se apresentaram consistentes, com alta repetibilidade das medidas e precisão compatível com os objetivos do projeto.
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Um sistema de monitoramento capaz de detectar os mecanismos de falha em fase inicial, é uma ferramenta de grande valor para a manutenção, na medida que pode antecipar ações que evitem as paradas não planejadas, trabalhando com foco no planejamento, mantenabilidade e aumento do Mean Time Between Failures (MTBF). Este trabalho apresenta uma proposta tecnológica inovadora, através de um sistema automático de aquisição de dados com Personnal Computer (PC), via porta paralela para monitoramento de motores elétricos de baixa tensão. O sistema se baseia na medição da resistência de isolamento como meio de verificar a isolação do motor e na medição das impedâncias entre fases de forma a avaliar os processos de falha nas bobinas. São descritos de forma detalhada, os fundamentos teóricos usados para a escolha das variáveis a serem monitoradas e os experimentos realizados tanto com instrumentos de bancada como com a interface montada. Da mesma forma, o hardware e software desenvolvido estão bem documentados com detalhamento dos circuitos e do código escrito em Visual Basic (VB). Os dados coletados foram tratados com ferramentas estatísticas e se apresentaram consistentes, com alta repetibilidade das medidas e precisão compatível com os objetivos do projeto.Submitted by Marcio Filho (marcio.kleber@ufba.br) on 2017-06-05T14:28:14Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Francisco_Completa.pdf: 3217432 bytes, checksum: b92e0663d1782ff239a4da50d39ec33d (MD5)Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-08T11:44:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Francisco_Completa.pdf: 3217432 bytes, checksum: b92e0663d1782ff239a4da50d39ec33d (MD5)Made available in DSpace on 2017-06-08T11:44:16Z (GMT). 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