Os motores de indução desempenham um importante papel na indústria, fato este que destaca a importância do correto diagnóstico e classificação de falhas ainda em fase inicial de sua evolução, possibilitando aumento na produtividade e, principalmente, eliminando graves danos aos processos e às máquinas. Assim, a proposta desta tese consiste em apresentar um multiclassificador inteligente para o diagnóstico de motor sem defeitos, falhas de curto-circuito nos enrolamentos do estator, falhas de rotor e falhas de rolamentos em motores de indução trifásicos acionados por diferentes modelos de inversores de frequência por meio da análise das amplitudes dos sinais de corrente de estator no domínio do tempo. Para avaliar a precisão de classificação frente aos diversos níveis de severidade das falhas, foram comparados os desempenhos de quatro técnicas distintas de aprendizado de máquina; a saber: (i) Rede Fuzzy Artmap, (ii) Rede Perceptron Multicamadas, (iii) Máquina de Vetores de Suporte e (iv) k-Vizinhos-Próximos. Resultados experimentais obtidos a partir de 13.574 ensaios experimentais são apresentados para validar o estudo considerando uma ampla faixa de frequências de operação, bem como regimes de conjugado de carga em 5 motores diferentes. / Induction motors play an important role in the industry, a fact that highlights the importance of correct diagnosis and classification of faults on these machines still in early stages of their evolution, allowing increase in productivity and mainly, eliminating major damage to the processes and machines. Thus, the purpose of this thesis is to present an intelligent multi-classifier for the diagnoses of healthy motor, short-circuit faults in the stator windings, rotor broken bars and bearing faults in induction motors operating with different models of frequency inverters by analyzing the amplitude of the stator current signal in the time domain. To assess the classification accuracy across the various levels of faults severity, the performances of four different learning machine techniques were compared; namely: (i) Fuzzy ARTMAP network, (ii) Multilayer Perceptron Network, (iii) Support Vector Machine and (iv) k-Nearest-Neighbor. Experimental results obtained from 13.574 experimental tests are presented to validate the study considering a wide range of operating frequencies and also load conditions using 5 different motors.

Esta pesquisa apresenta um estudo da resposta dinâmica dos motores de indução trifásicos submetidos a afundamentos de tensão. As simulações computacionais sobre um sistema de distribuição, assim como a modelagem dos motores de indução trifásicos baseada em dados reais, foram realizadas utilizando-se do software ATP (Alternative Transients Program). Estas tiveram por objetivo gerar situações representativas da operação do sistema elétrico de potência (SEP), caracterizando afundamentos de tensão, fenômenos estes pertencentes à classe de variações de tensão de curta duração (VTCD), no contexto da qualidade da energia elétrica (QEE). Da observação destes afundamentos, verificaram-se as situações que vieram ou não, a comprometer a alimentação do equipamento analisado e, conseqüentemente, seu desempenho. Pelos resultados observados, evidencia-se que a metodologia de análise aplicada é satisfatória e condizente com o encontrado em situações reais de operação dos motores de indução trifásicos, denotando certas características intrínsecas no contexto das VTCDs. / This research shows a study on the dynamic response of three-phase induction motors submitted to voltage sags. Computer simulations about a distribution system, as well as the modeling of three-phase induction motors based on actual data, were made using ATP (Alternative Transients Program) software. These simulations intended to generate representative situations of the electrical power system (EPS) operation, characterizing voltage sags, which is a phenomenon belonging to the class of short duration voltage variations (SDVV), in the electrical power quality context (EPQ). From the observation of these sags, we verified the situations that jeopardized or not the supply of the analyzed equipment and, consequently, its performance. From the observed results, it becomes evident that the methodology of the applied analysis is satisfactory and in agreement with the one found in actual situations of three-phase induction motors operations, indicating certain characteristics intrinsic to the SDVV context.

Cette thèse propose une méthode d'analyse des signaux triphasés pour la surveillance d'état des systèmes électromécaniques. La méthode proposée repose sur l'utilisation de la transformée en composantes symétriques instantanées et d'outils simples de traitement du signal pour détecter les défauts électriques et mécaniques dans de tels systèmes. Les avantages de cette approche triphasée par rapport à une approche monophasée pour la surveillance d'état sont étudiés en détail. Tout d'abord, pour les défauts électriques, l'utilisation de la transformée triphasée permet de séparer les composantes symétriques et asymétriques, et facilite ainsi la détection d'un déséquilibre électrique. Ensuite, pour les défauts mécaniques, l'approche par transformée en composantes symétriques permet de travailler dans des espaces avec un meilleur rapport signal à bruit. En effet, en appliquant le même traitement à la fois en monophasé et en triphasé sur les composantes symétriques, on observe que certains défauts mécaniques ne sont détectables qu’en utilisant la séquence positive des composantes symétriques. La méthodologie complète et les algorithmes pour calculer les indicateurs de défaut pour les défauts électriques et mécaniques sont donnés et les résultats sont validés sur signaux synthétiques et expérimentaux. En termes d'application, l'accent est mis sur la surveillance d'état des composants de turbines éoliennes. Toutefois, le procédé proposé peut être appliqué à des systèmes électromécaniques en général et peut facilement être étendu à des systèmes polyphasés. / This thesis proposes a three-phase electrical signals analysis method for condition monitoring of electromechanical systems. The proposed method relies on the use of instantaneous symmetrical components (ISCs) transform and simple signal processing tools to detect both electrical and mechanical faults in such systems. The advantages of using this three-phase approach for condition monitoring instead of single-phase ones are thoroughly detailed. Firstly, for electrical faults the use of the three-phase transform separates the balanced and unbalanced components thus making electrical unbalance detection easier. Secondly, for mechanical faults the ISCs approach has better signal-to-noise ratio (SNR). Indeed, by applying the same processing to both single-phase and ISCs, some mechanical faults are only detectable using the positive-sequence ISC. The complete methodology and algorithms to compute fault indicators for both electrical and mechanical faults are given and the results are validated using synthetic and experimental signals. In terms of application, the focus was on condition monitoring of wind turbine components. However, the proposed method can be applied on electromechanical systems in general and can easily be extended to poly-phase systems.

Este trabalho propõe o desenvolvimento e implantação, em computador, de uma metodologia para tratamento de diversas etapas do processo de estimação de estado em Sistemas de Distribuição (SDs), que possibilite um tratamento adequado para as particularidades dos SDs no contexto atual (com poucas medidas disponíveis) e futuro (contando com mais medidas SCADA, com as Medidas Fasoriais Sincronizadas (MFSs) e com as avançadas infra-estruturas de medição), ou seja, que possibilite: análise de sistemas desbalanceados e desequilibrados, com ramais monofásicos, bifásicos e trifásicos; o tratamento de sistemas radiais e malhados sem perda de precisão; uma modelagem adequada dos componentes dos SDs, considerando as várias possibilidades de conexão dos transformadores e dos reguladores de tensão; o tratamento de diversos tipos de medidas (medidas convencionais obtidas pelo sistema SCADA, medidas virtuais, pseudo-medidas de carga e de dados históricos e MFSs), ponderando-as de acordo com as respectivas precisões. A metodologia proposta baseia-se no método dos mínimos quadrados ponderados, trabalha no nível dos alimentadores e compreende os seguintes quatro estágios: Estágio 1 geração de pseudo-medidas de carga; Estágio 2 - análise e restauração de observabilidade e identificação de medidas críticas; Estágio 3 - estimação de estado propriamente dita; e Estágio 4 - processamento de erros grosseiros. Tendo em vista as respostas coerentes das diversas simulações realizadas com os alimentadores de teste trifásicos de 4 e 34 barras do IEEE, demonstra-se satisfatoriamente a performance da metodologia proposta. / This thesis proposes a multi-phase unbalanced distribution system (DS) state estimation methodology based on the weighted least squares technique, which allows: load pseudo-measurement modeling; observability analysis and restoration by selecting the required pseudo-measurements (load pseudo-measurements and/or historical measurement data); identication of critical measurements; state estimation; and, nally, gross errors processing. The proposed methodology intends to be a practical tool able to be applied to a variety of DSs, considering latest and future realities. Therefore, the proposed methodology has the following features: (i) includes all realistic DS modeling details, such as, various types of transformer and voltage regulator connections, the presence of single, two and three-phase circuits, as well as the possibility of both the mutual coupling between phases and the shunt susceptance; (ii) treat three-phase networks with high resistance/reactance ratios in a unied framework; and (iii) process measurements with very distinct qualities, some of them are real-time measurements provided by Supervisory Control Data Acquisition (SCADA) systems, Advanced Metering Infrastructure (AMI), Phasor Measurement Units (PMUs), other are virtual measurements (information provided by the buses of zero power injection) and also the pseudo-measurements (load pseudo-measurements, load proles and historical measurement data). Several simulations results (with IEEE 34 and 4 node test feeders) have demonstrated satisfactory performance of the proposed methodology.

Esta pesquisa apresenta um estudo da resposta dinâmica dos motores de indução trifásicos submetidos a afundamentos de tensão. As simulações computacionais sobre um sistema de distribuição, assim como a modelagem dos motores de indução trifásicos baseada em dados reais, foram realizadas utilizando-se do software ATP (Alternative Transients Program). Estas tiveram por objetivo gerar situações representativas da operação do sistema elétrico de potência (SEP), caracterizando afundamentos de tensão, fenômenos estes pertencentes à classe de variações de tensão de curta duração (VTCD), no contexto da qualidade da energia elétrica (QEE). Da observação destes afundamentos, verificaram-se as situações que vieram ou não, a comprometer a alimentação do equipamento analisado e, conseqüentemente, seu desempenho. Pelos resultados observados, evidencia-se que a metodologia de análise aplicada é satisfatória e condizente com o encontrado em situações reais de operação dos motores de indução trifásicos, denotando certas características intrínsecas no contexto das VTCDs. / This research shows a study on the dynamic response of three-phase induction motors submitted to voltage sags. Computer simulations about a distribution system, as well as the modeling of three-phase induction motors based on actual data, were made using ATP (Alternative Transients Program) software. These simulations intended to generate representative situations of the electrical power system (EPS) operation, characterizing voltage sags, which is a phenomenon belonging to the class of short duration voltage variations (SDVV), in the electrical power quality context (EPQ). From the observation of these sags, we verified the situations that jeopardized or not the supply of the analyzed equipment and, consequently, its performance. From the observed results, it becomes evident that the methodology of the applied analysis is satisfactory and in agreement with the one found in actual situations of three-phase induction motors operations, indicating certain characteristics intrinsic to the SDVV context.

Este trabalho propõe o desenvolvimento e implantação, em computador, de uma metodologia para tratamento de diversas etapas do processo de estimação de estado em Sistemas de Distribuição (SDs), que possibilite um tratamento adequado para as particularidades dos SDs no contexto atual (com poucas medidas disponíveis) e futuro (contando com mais medidas SCADA, com as Medidas Fasoriais Sincronizadas (MFSs) e com as avançadas infra-estruturas de medição), ou seja, que possibilite: análise de sistemas desbalanceados e desequilibrados, com ramais monofásicos, bifásicos e trifásicos; o tratamento de sistemas radiais e malhados sem perda de precisão; uma modelagem adequada dos componentes dos SDs, considerando as várias possibilidades de conexão dos transformadores e dos reguladores de tensão; o tratamento de diversos tipos de medidas (medidas convencionais obtidas pelo sistema SCADA, medidas virtuais, pseudo-medidas de carga e de dados históricos e MFSs), ponderando-as de acordo com as respectivas precisões. A metodologia proposta baseia-se no método dos mínimos quadrados ponderados, trabalha no nível dos alimentadores e compreende os seguintes quatro estágios: Estágio 1 geração de pseudo-medidas de carga; Estágio 2 - análise e restauração de observabilidade e identificação de medidas críticas; Estágio 3 - estimação de estado propriamente dita; e Estágio 4 - processamento de erros grosseiros. Tendo em vista as respostas coerentes das diversas simulações realizadas com os alimentadores de teste trifásicos de 4 e 34 barras do IEEE, demonstra-se satisfatoriamente a performance da metodologia proposta. / This thesis proposes a multi-phase unbalanced distribution system (DS) state estimation methodology based on the weighted least squares technique, which allows: load pseudo-measurement modeling; observability analysis and restoration by selecting the required pseudo-measurements (load pseudo-measurements and/or historical measurement data); identication of critical measurements; state estimation; and, nally, gross errors processing. The proposed methodology intends to be a practical tool able to be applied to a variety of DSs, considering latest and future realities. Therefore, the proposed methodology has the following features: (i) includes all realistic DS modeling details, such as, various types of transformer and voltage regulator connections, the presence of single, two and three-phase circuits, as well as the possibility of both the mutual coupling between phases and the shunt susceptance; (ii) treat three-phase networks with high resistance/reactance ratios in a unied framework; and (iii) process measurements with very distinct qualities, some of them are real-time measurements provided by Supervisory Control Data Acquisition (SCADA) systems, Advanced Metering Infrastructure (AMI), Phasor Measurement Units (PMUs), other are virtual measurements (information provided by the buses of zero power injection) and also the pseudo-measurements (load pseudo-measurements, load proles and historical measurement data). Several simulations results (with IEEE 34 and 4 node test feeders) have demonstrated satisfactory performance of the proposed methodology.

Os estimadores de estado são ferramentas primordiais para monitoramento em tempo real dos sistemas elétricos de potência, principalmente por permitir a execução de funções básicas relacionadas à segurança destes sistemas. No entanto, nos sistemas de distribuição, por possuírem uma série de particularidades e pelo reduzido número de medidas disponíveis em tempo real, os estimadores de estado convencionais desenvolvidos para sistemas de transmissão não são capazes de oferecer boas estimativas para determinação do estado da rede. Neste contexto, o Estimador de Demanda Trifásico em Tempo Real (EDTTR) desenvolvido neste trabalho, fundamentado nos métodos de estimação de demanda, tem como foco principal proporcionar maior precisão ao monitoramento da rede primária de alimentadores de distribuição radiais, ao contemplar as características intrínsecas do modelo da rede. O EDTTR consiste em dois estágios principais: o primeiro é caracterizado pela estimação off-line das demandas dos transformadores de distribuição por meio do processo de agregação de cargas, considerando informações dos consumidores. O segundo estágio é realizado em tempo real, utiliza um algoritmo eficiente de Varredura Direta Inversa para a solução do fluxo de carga, auxiliado da estrutura de dados chamada Representação Nó-Profundidade para armazenar a topologia da rede. Neste estágio também ocorre o ajuste recursivo das estimativas obtidas no Estágio 1 com base nas poucas medidas disponíveis em tempo real. No intuito de melhorar a representação da rede primária, o EDTTR desenvolvido possibilita o tratamento dos transformadores de distribuição conectados em Delta-Yn. Esta proposição permite uma caracterização do modelo das cargas mais fiel, sendo capaz de superar problemas de convergência, além de contribuir para a qualidade do processo de estimação. Desenvolveu-se, também, uma plataforma de testes que permite a análise do impacto de fatores que deterioram o processo de estimação de demandas, como: a má classificação dos consumidores, o comportamento dos mesmos, que na prática não é exatamente igual ao da classe de carga a ele atribuída, a possibilidade de perdas não técnicas, erros grosseiros e falhas de comunicação nos medidores do alimentador. O EDTTR foi validado em simulações utilizando um alimentador real da cidade de Ribeirão Preto com base em dados fornecidos pela distribuidora CPFL Paulista. / The state estimators are primordial tools for electric power systems real time monitoring. These tools allow the execution of basic functions related to systems security. However, conventional state estimators, developed for transmission systems, can not provide good estimates to the state of distribution systems. This is due to two main factors, the few real time measures available in distribution systems, and the intrinsic complexity of them. In this context, the developed Real Time Three-Phase Load Estimator (EDTTR), based on load estimation methods, aims to provide better estimates to the monitoring of the primary network of radial distribution feeders, considering all the intrinsic sets of the system model. The EDTTR consists of two main stages: the first is characterized by the off-line load estimation of the distribution transformers by a load aggregation process, which uses consumers information as input data. In the second stage the off-line estimates obtained in Stage 1 are recursively refined in real-time basing on the available measurements. This procedure is executed by a computationally efficient backward/forward sweep load flow algorithm based on the data structure called Node-depth Encoding. The developed EDTTR allows the treatment of distribution transformers connected in Delta-Yn improving the primary network representation. A test platform is also developed that enables the analysis of the impact of factors that deteriorate the demand estimation process, such as the poor classification of consumers, the poor representativeness of the load class for certain consumers, the possibility of non-technical losses, and of gross errors and communication faults in the feeder meters. The developed EDTTR performance was tested in simulations that uses a real feeder from Ribeirão Preto city, based on system data provided by CPFL Paulista utility.

Nesta pesquisa, é proposta uma metodologia para detectar e classificar os distúrbios observados em um Sistema Elétrico Industrial (SEI), além de estimar de forma não intrusiva, o torque eletromagnético e a velocidade associada ao Motor de Indução Trifásico (MIT) em análise. A metodologia proposta está baseada na utilização da Transformada Wavelet (TW) para a detecção e a localização no tempo dos afundamentos e interrupções de tensão, e na aplicação da Função Densidade de Probabilidade (FDP) e Correlação Cruzada (CC) para a classificação dos eventos. Após o processo de classificação dos eventos, a metodologia como implementada proporciona a estimação do torque eletromagnético e a velocidade do MIT por meio das tensões e correntes trifásicas via Redes Neurais Artificiais (RNAs). As simulações computacionais necessárias sobre um sistema industrial real, assim como a modelagem do MIT, foram realizadas utilizando-se do software DIgSILENT PowerFactory. Cabe adiantar que a lógica responsável pela detecção e a localização no tempo detectou corretamente 93,4% das situações avaliadas. Com relação a classificação dos distúrbios, o índice refletiu 100% de acerto das situações avaliadas. As RNAs associadas à estimação do torque eletromagnético e à velocidade no eixo do MIT apresentaram um desvio padrão máximo de 1,68 p.u. e 0,02 p.u., respectivamente. / This study proposes a methodology to detect and classify the disturbances observed in an Industrial Electric System (IES), in addition to, non-intrusively, estimate the electromagnetic torque and speed associated with the Three-Phase Induction Motor (TPIM) under analysis. The proposed methodology is based on the use of the Wavelet Transform WT) for the detection and location in time of voltage sags and interruptions, and on the application of the Probability Density Function (PDF) and Cross Correlation (CC) for the classification of events. After the process of events classification, the methodology, as implemented, provides the estimation of the electromagnetic torque and the TPIM speed through the three-phase voltages and currents via Artificial Neural Networks (ANN). The necessary computer simulations of a real industrial system, as well as the modeling of the TPIM, were performed by using the DIgSILENT PowerFactory software. The logic responsible for the detection and location in time correctly detected 93.4% of the assessed situations. Regarding the classification of disturbances, the index reflected 100% accuracy of the assessed situations. The ANN associated with the estimation of the electromagnetic torque and speed at the TPIM shaft showed a maximum standard deviation of 1.68 p.u. and 0.02 p.u., respectively.

<p>Предложен контролни алгоритам за инвертор повезан на мрежу<br />омогућава реализацију сваког профила контролисаних електричних<br />величина који је у домену физичких могућности дистрибуираног извора.<br />Другим речима, управљачки програм не обезбеђује остваривање<br />дискретног спектра режима, као што је то до сада био случај са<br />решењима предложеним у научној литератури, већ омогућава сигурну<br />производњу произвољног профила фазних струја и напона. Показано је<br />да предложено решење задовољава најстроже релевантне законске<br />регулативе. У раду је анализиран већи број функционалности и испитан<br />је њихов утицај на процес производње електричне енергије с акцентом на<br />хаваријске режиме. Разматрана је интеракција дистрибуираних изво-ра и<br />дистрибутивне мреже у режимима са поремећајима и приложен је већи<br />број експерименталних резултата прикупљених употребом HIL окружења.</p> / <p>Predložen kontrolni algoritam za invertor povezan na mrežu<br />omogućava realizaciju svakog profila kontrolisanih električnih<br />veličina koji je u domenu fizičkih mogućnosti distribuiranog izvora.<br />Drugim rečima, upravljački program ne obezbeđuje ostvarivanje<br />diskretnog spektra režima, kao što je to do sada bio slučaj sa<br />rešenjima predloženim u naučnoj literaturi, već omogućava sigurnu<br />proizvodnju proizvoljnog profila faznih struja i napona. Pokazano je<br />da predloženo rešenje zadovoljava najstrože relevantne zakonske<br />regulative. U radu je analiziran veći broj funkcionalnosti i ispitan<br />je njihov uticaj na proces proizvodnje električne energije s akcentom na<br />havarijske režime. Razmatrana je interakcija distribuiranih izvo-ra i<br />distributivne mreže u režimima sa poremećajima i priložen je veći<br />broj eksperimentalnih rezultata prikupljenih upotrebom HIL okruženja.</p> / <p>Proposed grid-connected inverter control algorithm enables production of any<br />controlled variables&rsquo; profile that is in the domain of converter&rsquo;s physical<br />capabilities. In other words, the control program does not allow only for a<br />narrow spectrum of different working regimes to be realized, as it was the case<br />previously with the solutions proposed in the literature, but can result in a safe<br />production of arbitrary meaningful phase currents and voltages profiles. It was<br />demonstrated that the proposed solution satisfies the most stringent of the Grid<br />Codes. Furthermore, advanced functionalities not addressed in the Grid Codes<br />were also analysed and the influence of those functionalities&rsquo; application on<br />the process of the energy production during the grid faults was evaluated in<br />the dissertation. Interaction between the distributed generation units and the<br />distribution network was studied and a number of HIL experimental results are<br />provided.</p>

Flow regime identification in industrial systems that rely on complex multi-phase flows is crucial for their safety, control, diagnostics, and operation. The objective of this investigation was to develop and demonstrate objective and minimally-intrusive flow regime classification methods for gas/water/paper pulp three-phase slurries, based on artificial neural network-assisted recognition of patterns in the statistical characteristics of pressure fluctuations. Experiments were performed in an instrumented three-phase bubble column featuring vertical, upward flow. The hydrodynamics of low consistency (LC) gas-liquid-fiber mixtures, over a wide range of superficial phase velocities, were investigated. Flow regimes were identified, gas holdup (void fraction) was measured, and near-wall pressure fluctuations were recorded using high-sensitivity pressure sensors. Artificial neural networks of various configurations were designed, trained and tested for the classification of flow regimes based on the recorded pressure fluctuation statistics. The feasibility of flow regime identification based on statistical properties of signals recorded by a single sensor was thereby demonstrated. The transportability of the developed method, whereby an artificial neural network trained and tested with a set of data is manipulated and used for the characterization of an unseen and different but plausibly similar data set, was also examined. An artificial neural network-based method was developed that used the power spectral characteristics of the normal pressure fluctuations as input, and its transportability between separate but in principle similar sensors was successfully demonstrated. An artificial neural network-based method was furthermore developed that enhances the transportability of the aforementioned artificial neural networks that were trained for flow pattern recognition. While a redundant system with multiple sensors is an obvious target application, such robustness of algorithms that provides transportability will also contribute to performance with a single sensor, shielding effects of calibration changes or sensor replacements.