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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32207| Título: | Sistema de detecção de falta em máquina de indução trífasica aplicando sistemas inteligentes |
| Título(s) alternativo(s): | Fault detection system in three-phase induction machines applying intelligent systems |
| Autor(es): | Ferreira, Luis Henrique Farias |
| Orientador(es): | Almeida, Thales Eugenio Pontes de |
| Palavras-chave: | Motores elétricos de indução Curtos-circuitos Inteligência artificial Electric motors, Induction Short circuits Artificial intelligence |
| Data do documento: | 24-Nov-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Apucarana |
| Citação: | FERREIRA, Luis Henrique Farias. Sistema de detecção de falta em máquina de indução trífasica aplicando sistemas inteligentes. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Apucarana, 2022. |
| Resumo: | Este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema inteligente para o monitoramento de motores de indução, capaz de detectar curtos-circuitos de baixa intensidade no estator da máquina. Com isso diminuindo a ocorrência de manutenções corretivas em favor das preditivas, barateando assim os custos de operação da planta industrial, através da diminuição das paradas não programadas da linha de produção. Para treinamento do sistema inteligente foi criado um banco de dados através da simulação do comportamento de um motor em diferentes condições de operação, utilizando estes dados várias topologias de redes neurais foram treinadas, e tiveram seu desempenho analisado e comparado. Além disto o trabalho também discorre sobre o funcionamento de motores de indução, tipos de falhas e suas ocorrências em motores de indução industriais, o impacto dos curtos-circuitos no estator do motor, a indústria 4.0 e sua implementação no Brasil, as características e utilização de sistemas inteligentes e o funcionamento e treinamento de redes neurais. |
| Abstract: | The purpose of this paper is to develop an intelligent system for the monitoring of induction motors capable of detection low intensity short circuits in the machine’s stator. Reducing the number of corrective maintenances in favor of predictive maintenances, therefore making the overall cost of the production plant cheaper, by reducing the occurrence of unscheduled stops in the production line. For that goal a database was created using the results of a computer simulation that emulates the behavior of induction machines under various conditions of fault, with that data various layouts of neural networks wore trained, and their performance was analyzed and compared between each other. This work also discusses about how induction motors operate and the failures that can occur during their operation, the effects of short circuits in the motor’s stator, the 4.0 industry and its implementation in Brazil, the characteristics and applications of intelligent systems and how neural networks work and how they can be trained. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32207 |
| Aparece nas coleções: | AP - Engenharia Elétrica |
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