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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38432| Título: | Análise de falhas em máquinas elétricas usando transformada wavelet e sinais acústicos |
| Título(s) alternativo(s): | Fault analysis in electrical machines using wavelet transform and acoustic signals |
| Autor(es): | Ferro, Hugo Gabriel Rodrigues |
| Orientador(es): | Scalassara, Paulo Rogério |
| Palavras-chave: | Motores elétricos de indução Localização de falhas (Engenharia) Engenharia acústica Electric motors, Induction Fault location (Engineering) Acoustical engineering |
| Data do documento: | 10-Nov-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | FERRO, Hugo Gabriel Rodrigues. Análise de falhas em máquinas elétricas usando transformada wavelet e sinais acústicos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2021. |
| Resumo: | Técnicas de processamento de sinais são amplamente utilizadas para soluções de diversos problemas científicos, quando aplicadas em sinais de motores de indução trifásicos possibilitam o reconhecimento de padrões e a identificação de falhas. Os motores de indução trifásicos desempenham um importante papel para as indústrias e seu mau funcionamento pode ocasionar interrupções indesejadas no processo industrial. A fim de evitar tais problemas, é conveniente para as indústrias realizarem diagnósticos de falhas. Sendo assim, este trabalho propõe um método de detecção de falhas nos motores de indução trifásicos para diversas situações de operação, sendo elas, falha no rolamento, desequilíbrio de tensão e com diferentes torques em seu eixo. A técnica utiliza a transformada wavelet aplicada em sinais de emissões acústicas do motor para cada situação de operação e então realiza a comparação da energia e entropia dos coeficientes wavelet extraídos dos sinais do motor em falha com os mesmos parâmetros do motor saudável. Por fim, utiliza-se a técnica de máquina de vetores de suporte para realizar a validação e comparação entre três famílias wavelet, a Daubechies, symlets e coiflets as quais todas obtiveram precisão de 100% na classificação, validando a técnica proposta. |
| Abstract: | Signal processing techniques are widely used to solve several scientific problems, when applied to three-phase induction motor signals, they enable pattern recognition and fault identification. Three-phase induction motors play an important role for industries and their malfunction can lead to unwanted interruptions in the industrial process. In order to avoid such problems, it is convenient for industries to carry out fault diagnosis. Therefore, this work proposes a method of detecting faults in three-phase induction motors for different operating situations, namely, bearing failure, voltage unbalance and with different torques on shaft. The technique uses the wavelet transform applied to the engine's acoustic emission signals for each operating situation and then performs the comparison of energy and entropy of the wavelet coefficients extracted from the fault engine signals with the same parameters of the healthy engine. Finally, the technique of support vector machines is used to perform the validation and comparison between three wavelet families, the Daubechies, symlets and coiflets, which all obtained 100% accuracy in the classification, validating the proposed technique. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38432 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia Elétrica |
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