Detecção de barras interrompidas em rotores de motores de indução por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e algoritmos classificadores
Ano de defesa: | 2022 |
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Resumo: | Orientador: Mateus Giesbrecht |
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Detecção de barras interrompidas em rotores de motores de indução por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e algoritmos classificadoresDetection of rotor broken bars of induction motors using a subspace method for system identification and classification algorithmsIdentificação de sistemasMotores elétricos de induçãoRotoresProcessos de MarkovSystems identificationElectric induction motorsRotorsMarkov processesOrientador: Mateus GiesbrechtDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Neste trabalho, é proposta a utilização de um método de subespaços combinado determinístico-estocástico, em conjunto com algoritmos classificadores, para a detecção da ocorrência ou não de falha em rotores de motores de indução do tipo gaiola de esquilo. A partir de dados experimentais produzidos nesta pesquisa, os métodos de subespaços são utilizados para a obtenção de parâmetros de Markov que, então, como características, são apresentados a diferentes algoritmos classificadores para detecção da falha. A análise detalhada da aplicação do método para motores ensaiados em laboratório será apresentada nesta dissertação, explorando diversas condições de operação. O classificador que apresentou o melhor desempenho para a nova proposta de característica foi o algoritmo dos k-vizinhos mais próximos, mas também serão apresentados os resultados da utilização dos algoritmos redes neurais e árvores de decisão na etapa de aprendizado de máquina. Além dos parâmetros de Markov, foram usadas outras características extraídas dos sinais de corrente elétrica, para fins de comparação com o método apresentado. Com os resultados obtidos, verificou-se que os parâmetros de Markov são características relevantes, bem como podem ser utilizados para a detecção de barras interrompidas no rotorAbstract: In this work, a technique based on a combined deterministic-stochastic subspace method and a classification algorithm is proposed to detect the occurrence of broken bar faults in squirrel cage induction motor rotors. From experimental data produced in this research, subspace methods are used to obtain Markov parameters which, then, are applied as features to different classifiers for fault detection. A detailed analysis about the application of the method for laboratory-tested motors will be presented in this dissertation, exploring different operating conditions. The classifier that achieved the best performance for the new feature proposal was the k-Nearest Neighbors algorithm, but results on the application of neural networks and decision trees algorithms in the machine learning stage will also be presented. In addition to the Markov parameters, other characteristics extracted from the electric current signals were used for purposes of comparison with the presented method. With the results obtained, it was verified that the Markov parameters are relevant characteristics, as well as they can be used for the detection of interrupted bars in the rotorMestradoEngenharia ElétricaMestra em Engenharia ElétricaCNPQ444916/2020-2[s.n.]Giesbrecht, Mateus, 1984-Attux, Romis Ribeiro de FaissolMunaro, Celso JoseUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Raíssa Raimundo da, 1993-20222022-08-19T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (122 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/6104SILVA, Raíssa Raimundo da. Detecção de barras interrompidas em rotores de motores de indução por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e algoritmos classificadores. 2022. 1 recurso online (122 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/6104. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1253698Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-10-20T11:17:32Zoai::1253698Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-10-20T11:17:32Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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