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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27363| Título: | Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos |
| Autor(es): | Lermen, Gabriel Barbieri |
| Orientador(es): | Endo, Wagner |
| Palavras-chave: | Motores elétricos de indução Vibração Redes Neurais Artificiais Electric motors, Induction Vibration Neural networks (Computer science) |
| Data do documento: | 27-Jun-2019 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | LERMEN, Gabriel Barbieri. Comparação entre sinais de vibração e de áudio aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2019. |
| Resumo: | Busca-se, neste trabalho, fazer uma comparação entre sinais de áudio e de vibração aplicados à detecção de falhas em motores de indução trifásicos. São apresentados conceitos para se compreender como funciona os equipamentos utilizados, bem como os métodos a serem utilizados para o processamento dos sinais. Os sinais de áudio foram coletados por um microfone e os sinais de vibração, por um acelerômetro. Na realização do trabalho, propõe-se encontrar os espectros de frequência dos sinais e fazer uma comparação visual entre eles, bem como utilizar o mapa auto-organizável, uma arquitetura de redes neurais artificiais, para agrupar os dados, sendo feita uma comparação entre os dois agrupamentos resultantes. Por fim, os resultados e uma discussão sobre eles são apresentados. |
| Abstract: | This work seeks to make a comparison between the audio and vibration signals applied to fault detection in three-phase induction motors. Concepts are presented to understand how the used equipment works, as well the methods to be used to the signal processing. The audio signals were collected by a microphone and the vibration signals by an accelerometer. In the work, it is proposed to find the frequency spectrum of the signals and visually compare them, as well to use self-organizing maps, an artificial neural network architecture, to group the data, and make a comparison between the two resulting clusters. Finally, the results and a discussion about them are presented. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27363 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia Eletrônica |
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