Detecção de falhas de estator em motores de indução trifásicos utilizando transformada wavelet, medida RMS e potência de previsão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Vitor, Avyner Lorran de Oliveira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Cornelio Procopio
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Motores elétricos de indução
Entropia
Redes neurais (Computação)
Electric motors, Induction
Entropy
Neural networks (Computer science)
CNPQ::ENGENHARIAS
Engenharia Elétrica
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3194
Resumo: 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.
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