Orientador: Carlos Rodrigues de Souza / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-26T08:51:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Serni_PauloJoseAmaral_M.pdf: 11751304 bytes, checksum: 5dae0b4541157756bfda0065af05606d (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: Este trabalho objetiva avaliar o desempenho de um Motor de Indução Linear (MIL) Trifásico de Disco e um MIL em Arco, quando acionados por um Inversor de Freqüência Variável. Um Inversor Trifásico, com atuação especialmente concebida, é construído para que a corrente imposta pelo inversor ao motor seja mantida senoidal e com valor eficaz constante. São levantados dados relativos à força propulsora destes motores, em função da freqüência de acionamento. Os resultados obtidos através de simulação, utilizando um modelo unidimensional e um circuito elétrico equivalente corrigido quanto aos efeitos de extremidades, são comparados com os determinados experimentalmente. Análises da forma de onda da corrente nas fases do motor são executadas, para a determinação do seu conteúdo espectral / Abstract: The behavior of. a disc rotor induction motor and an arc stator induction motor (sector motor) is analyzed in this work as a result of feeding these machines with an inverter. The machines developed thrust as a function of the slip is obtained for different input frequencies. An equivalent circuit is used for the simulations. This circuit is obtained through the application of the one-dimensional theory to the modeling and accounts for the end effects always present in these machines. The phase curent wavefoms are analyzed for their harmonic contents. Experiment results were obtainded in laboratory and are presented for comparison with the simulations / Mestrado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador : Robson Pederiva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-01T20:06:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Brito_JorgeNei_D.pdf: 32031601 bytes, checksum: c403cff9dbce2d25bcb69ef4c13e55b7 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: A aplicação de motores elétricos na indústria é extensa, sendo expostos a uma ampla variedade de ambientes e condições, onde o tempo de uso os tomam sujeitos à diversas falhas incipientes. Tais falhas, se não forem detectadas rapidamente, contribuem para a degradação e eventual quebra dos mesmos. Neste trabalho apresenta-se o sistema híbrido HY_NES, uma abordagem baseada em técnicas de inteligência artificial (redes neurais artificiais e sistemas especialistas) para diagnosticar falhas de origem mecânica (desbalanceamento, desalinhamento e folga mecânica), elétrica (desequilíbrio de fase e barras quebradas) e a condição normal de funcionamento do motor (assinatura da máquina). Os sinais de vibração foram coletados, aleatoriamente, nas direções vertical, axial e horizontal, lado do acoplamento e lado da ventoinha, formando um banco de dados de 50 testes para cada condição de falha. Um filtro seletivo foi aplicado para reduzir o número de parâmetros representativos dos sinais das excitações durante o treinamento das 72 redes neurais artificiais. Foram implementadas 199 regras no sistema especialista que contemplam o conteúdo heurístico para a saída dessas redes. Os resultados do sistema híbrido HY_NES confirmam sua eficiência e o credencia como uma abordagem promissora no diagnóstico on-line de falhas em motores de indução trifásicos, podendo também ser incluído em programas de Manutenção Centrada em Confiabilidade / Abstract: The use of electric motors in industry is extensive. These motors are exposed to wide variety of environments and conditions which age the motor and make it subject to incipient faults. These incipient faults, if left undetected, contribute to the degradation and eventual failure of the motors. This investigation introduces the HY_NES, a new approach behind a novel hybrid neural/expert system technology to solve fault detection from mechanical (unbalance, misalignment and mechanical looseness) and electrical (phase unbalances and broken bars) sources beyond the normal condition (motor signature). Those excitations were obtained through experimental tests repeated fifty times randomly for the same conditions for each condition of failure. The signals were acquired in the both sides of the motor on the vertical, horizontal and axial directions. It will be also employed a selective filter used to reduce the number of parameters to represent the signals of excitations during the 72 artificial neural networks training. It was implemented 199 roles in the expert system that can easily provide heuristics reasoning for the artificial neural network outputs. The results obtained confirmed the efficiency of the hybrid system HY_NES and its relevance as a promising approach to diagnose faults in induction motors on-line as well as inc1uded it in Reliability Based Maintenance programs / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica