1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
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dc.creatorJandreice, Mateus Persin-
dc.date.accessioned2022-02-23T01:10:48Z-
dc.date.available2022-02-23T01:10:48Z-
dc.date.issued2019-06-26-
dc.identifier.citationJANDREICE, Mateus Persin. Estudo comparativo de ferramentas estatísticas em falhas de máquinas elétricas. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27408-
dc.description.abstractThis work presents a comparison between methodologies used to detect and classify faults in tree-phase induction motors driven by frequency inverters. The applied method was the analysis of the current signals with stator, rotor and bearing faults, besides current signals of healthy motor. Such analysis was accomplished thought the use of Fast Fourier Transform, Wavelet Transform and Principal Component Analysis as signals processing techniques. In order to identify the presence of motor faults and to classify their severity two intelligent networks were used: Multi-layer Perceptron and Fuzzy ARTmap.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectLocalização de falhas (Engenharia)pt_BR
dc.subjectTransformadas integraispt_BR
dc.subjectInversores elétricospt_BR
dc.subjectFault location (Engineering)pt_BR
dc.subjectIntegral transformspt_BR
dc.subjectElectric inverterspt_BR
dc.titleEstudo comparativo de ferramentas estatísticas em falhas de máquinas elétricaspt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoEste trabalho apresenta uma comparação entre metodologias usadas para detecção e classificação de falhas em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência. O método aplicado foi a análise dos sinais de corrente com falhas nos rolamentos, estator e rotor, além de sinais de corrente de motor saudável. Tal análise foi realizada através do uso da Transformada Rápida de Fourier, da Transformada Wavelet e da Análise de Componentes Principais como técnicas de processamento dos sinais utilizados. Para se realizar a identificação da presença de falhas no motor e para classificar suas severidades, duas redes inteligentes serão utilizadas: Perceptron Multicamadas e Fuzzy ARTmap.pt_BR
dc.degree.localCornélio Procópiopt_BR
dc.publisher.localCornelio Procopiopt_BR
dc.contributor.advisor1Godoy, Wagner Fontes-
dc.contributor.referee1Godoy, Wagner Fontes-
dc.contributor.referee2Mendonça, Márcio-
dc.contributor.referee3Silva, Murilo da-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEngenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
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