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Diagnóstico de barras rompidas em motores de indução com rotor gaiola de esquilo usando técnicas inteligentes

Processo: 16/02525-1
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de junho de 2016 - 31 de maio de 2018
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas, Instrumentação
Pesquisador responsável:Cleber Gustavo Dias
Beneficiário:Cleber Gustavo Dias
Instituição-sede: Universidade Nove de Julho (UNINOVE). Campus Memorial. São Paulo , SP, Brasil
Pesq. associados:Fabio Henrique Pereira
Assunto(s):Análise de ondaletas  Motores elétricos  Redes neurais  Lógica fuzzy 

Resumo

Os motores de indução trifásicos (MIT), especialmente aqueles formados por um rotor do tipo gaiola de esquilo, são amplamente empregados no Brasil e mundo afora, como a principal força motriz aplicada em máquinas industriais, entre outras. Uma falha importante, associada à operação indevida dessas máquinas, está relacionada ao rompimento de barras que compõem a referida gaiola do rotor na conexão com o seu anel de curto-circuito. Nas últimas décadas, inúmeros trabalhos dedicaram-se ao estudo e ao desenvolvimento de novas técnicas capazes de identificar e diagnosticar precocemente falhas na estrutura da gaiola. Todavia, as soluções do estado da arte, tal como a análise espectral da corrente estatórica (sigla MCSA em inglês) ainda oferece limitações importantes para algumas condições de operação do motor, como o funcionamento em baixo escorregamento e/ou a presença de barras quebradas não adjacentes. Neste sentido, o presente trabalho de pesquisa propõe uma abordagem invasiva e inteligente capaz de identificar e diagnosticar uma ou mais barras rompidas em um MIT, adjacentes e não adjacentes, combinando as técnicas das redes neurais artificiais e/ou da lógica fuzzy, com ao menos dois métodos voltados ao processamento digital de sinais, como as funções wavelets e a transformada rápida de Fourier. Um sensor de efeito Hall será instalado no interior da máquina para posterior análise das potenciais perturbações no fluxo do entreferro, quando da ocorrência do defeito. Deste modo, as variações na densidade de fluxo magnético resultante na sonda Hall deverão ser tratadas, a fim de diagnosticar fraturas nas barras da gaiola. A validação do presente estudo será realizada a partir dos dados de simulação computacional obtidos em ambiente Simulink/MATLAB®, bem como dos resultados experimentais coletados do aparato a ser montado, para um conjunto formado pelo motor e freio dinâmico por correntes parasitas (Foucault). (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DIAS, CLEBER GUSTAVO; DA SILVA, LUIZ CARLOS; CHABU, IVAN EDUARDO. Fuzzy-Based Statistical Feature Extraction for Detecting Broken Rotor Bars in Line-Fed and Inverter-Fed Induction Motors. ENERGIES, v. 12, n. 12 JUN 2 2019. Citações Web of Science: 0.
DIAS, CLEBER GUSTAVO; DE SOUSA, CRISTIANO MORAIS. A Neuro-Fuzzy Approach for Locating Broken Rotor Bars in Induction Motors at Very Low Slip. JOURNAL OF CONTROL AUTOMATION AND ELECTRICAL SYSTEMS, v. 29, n. 4, p. 489-499, AUG 2018. Citações Web of Science: 1.
DIAS, CLEBER GUSTAVO; PEREIRA, FABIO HENRIQUE. Broken Rotor Bars Detection in Induction Motors Running at Very Low Slip Using a Hall Effect Sensor. IEEE SENSORS JOURNAL, v. 18, n. 11, p. 4602-4613, JUN 1 2018. Citações Web of Science: 5.

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