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

• Processo: 16/02525-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2016
• Data de Término da vigência: 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
• Pesquisadores associados: Fabio Henrique Pereira
• Assunto(s): Redes neurais (computação) Lógica fuzzy Análise de ondaletas Motores de indução Motores elétricos Detecção de falhas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: barras rompidas | diagnóstico de falhas | Logica Fuzzy | motor de indução | Redes neurais | Wavelets | Motores Elétricos

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

(8)

(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; LUZ ALVES, WONDER ALEXANDRE. A Histogram of Oriented Gradients Approach for Detecting Broken Bars in Squirrel-Cage Induction Motors. IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, v. 69, n. 9, p. 6968-6981, SEPT 2020. (16/02547-5, 16/02525-1, 18/05214-2)

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. (16/02525-1, 18/05214-2)

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SILVA, LUIZ C.; DIAS, CLEBER G.; ALVES, WONDER A. L.; KURKOVA, V; MANOLOPOULOS, Y; HAMMER, B; ILIADIS, L; MAGLOGIANNIS, I. A Histogram of Oriented Gradients for Broken Bars Diagnosis in Squirrel Cage Induction Motors. ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MACHINE LEARNING - ICANN 2018, PT I, v. 11139, p. 10-pg., 2018-01-01. (16/02525-1, 16/02547-5)