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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35865
Título: | Sistema óptico para detecção de anomalias em dispositivos eletromecânicos de comutação |
Título(s) alternativo(s): | Optical system for detecting anomalies in electromechanical switching devices |
Autor(es): | Benetti, Daniel |
Orientador(es): | Silva, Jean Carlos Cardozo da |
Palavras-chave: | Dispositivos eletromecânicos Redes de Bragg Redes neurais (Computação) Wavelets (Matemática) Processamento de sinais Aprendizado do computador Detectores ópticos Electromechanical devices Bragg gratings Neural networks (Computer science) Wavelets (Mathematics) Signal processing Machine learning Optical detectors |
Data do documento: | 10-Dez-2024 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Curitiba |
Citação: | BENETTI, Daniel. Sistema óptico para detecção de anomalias em dispositivos eletromecânicos de comutação. 2025. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2024. |
Resumo: | Dispositivos de comutação eletromecânicos são fundamentais para a proteção e o controle do sistema elétrico de potência, onde falhas podem gerar consequências catastróficas. O presente trabalho propõe uma nova abordagem para avaliar o estado operacional de equipamentos de manobra, utilizando sensores ópticos baseados em redes de Bragg (FBG). Comparado aos sistemas convencionais para medição de vibração, o método proposto é menos suscetível a interferências eletromagnéticas, tornando-o promissor para aplicações em ambientes agressivos, como os encontrados no interior de máquinas elétricas. Para validação da metodologia proposta, foram testadas quatro configurações experimentais que evoluíram em complexidade durante o desenvolvimento do trabalho. Primeiramente, foram manipulados parâmetros no acionamento de um relé de extrabaixa tensão, sendo possível identificar as condições impostas por meio da análise de grandezas características contidas nos sinais. Na segunda parte, os métodos de análise foram aprimorados, utilizando a transformada de wavelet scattering (WST) como principal algoritmo para extração de informações e a máquina de vetores de suporte (SVM) para previsão de diferentes níveis de degradação em componentes internos de um contator utilizado tipicamente em plantas industriais. A seleção de características mais relevantes e menos redundantes possibilitou verificar a proximidade entre as classes, alcançando-se uma acurácia máxima de 99,4%. No entanto, considerando somente medições adicionais obtidas após a remontagem do contator, o desempenho caiu para 86,4%. A terceira etapa avaliou a viabilidade de extrapolar os modelos de classificação para novos conjuntos de dados obtidos por contatores e sensores similares. Nessa etapa, a transferência de aprendizagem foi aplicada a redes neurais convolucionais (CNN), e foi utilizado o algoritmo WST com SVM para comparação. Os resultados mostraram que as variabilidades causadas pela troca do contator ou sensor inviabilizam a generalização por modelos obtidos com aprendizagem supervisionada, sendo propostos, nesses casos, outros algoritmos para detecção de anomalias. Por fim, na última etapa experimental, foram instalados sensores nos contatos fixos de um regulador de tensão. Os resultados obtidos pela instrumentação proposta demonstram que a FBG, quando posicionada no componente crítico, apresenta uma sensibilidade ampliada. Além disso, a instalação de múltiplos sensores adiciona informações sobre a localização de pontos defeituosos em um nível de detalhamento não alcançado por sistemas convencionais. Os métodos e algoritmos desenvolvidos para detecção de anomalias no decorrer da tese podem ser estendidos, no futuro, para equipamentos de alta tensão com maior relevância no sistema elétrico, como disjuntores e comutadores de derivação em carga. |
Abstract: | Electromechanical switching devices are fundamental for the protection and control of electrical power systems, where failures can generate catastrophic consequences. This study proposes a novel approach to evaluate the operational status of switching equipment using optical sensors based on Bragg gratings (FBG). Compared to conventional systems for measuring vibration, the presented method is less susceptible to electromagnetic interference, making it promising for applications in aggressive environments, such as those found inside electrical machines. Four experimental configurations, which increased in complexity during the study’s development, were tested to validate the methodology. Firstly, activation parameters were manipulated in an extra-low voltage relay, enabling the identification of imposed conditions by analyzing the signals’ characteristics. In the second part, the evaluation methods were improved by using the wavelet scattering transform (WST) as the main algorithm for extracting information and the support vector machine (SVM) for predicting different degradation levels in a contactor’s internal components typically used in industrial plants. The selection of more relevant and less redundant features facilitated the evaluation of class proximity, achieving a maximum accuracy of 99.4%. However, when considering only additional measurements obtained after reassembling the contactor, performance dropped to 86.4%. The third stage assessed the feasibility of extrapolating the classification models to new datasets obtained by similar contactors and sensors. At this stage, transfer learning was applied to convolutional neural networks (CNN), and the WST algorithm with SVM was used for comparison. The results indicated that the variabilities caused by changing the contactor or sensor rendered generalization through supervised learning methods unfeasible. In such cases, anomaly detection algorithms are proposed as alternatives. Finally, in the last experimental setup, sensors were installed on the fixed contacts of a voltage regulator. The results obtained by the instrumentation demonstrate that FBG sensors, when positioned on critical components, exhibit increased sensitivity. Furthermore, the installation of multiple sensors provides information about the location of faulty points – a level of detail unattainable by conventional systems. The methods and algorithms developed for anomaly detection in this study can be extended in the future to high-voltage devices with greater relevance to electrical system, such as circuit breakers and on-load tap-changers. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35865 |
Aparece nas coleções: | CT - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial |
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