Orientador: Robson Pederiva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:46:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LamimFilho_PauloCezarMonteiro_M.pdf: 4283116 bytes, checksum: a3c905465cac2b72c2dc0a96c979a9eb (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: Um programa de manutenção preditiva deve englobar várias técnicas de monitoramento da condição do motor elétrico. Dentre elas, pode-se citar como clássicas, a análise de corrente elétrica e análise de vibrações. Entretanto, existe um grande número de dificuldades associadas com estas técnicas e, conseqüentemente, com suas aplicações práticas. Isto devido à abrangência de detecção de defeitos tais como: falhas de barras rotativas do rotor; falhas no estator; desbalanceamento de tensão e curto circuito (entre fase e entre espiras). O diagnóstico de defeitos a partir da análise de fluxo magnético tem sido proposto por fabricantes de equipamentos da área de monitoramento de máquinas. Entretanto, esta técnica não tem sido explorada com profundidade para aplicação num programa de manutenção. Este trabalho propõe a implementação de um transdutor (bobina de fluxo) sensível às ondas eletromagnéticas dentro dos motores de indução trifásicos, identificando as freqüências determinísticas relacionadas aos defeitos comuns a estes tipos de máquinas. Os espectros coletados com este novo sensor são comparados com um sensor comercial, mostrando sua eficiência. Este estudo é uma contribuição importante, uma vez que o sensor implementado chega a ter um custo centenas de vezes menores que o sensor comercial. Outra vantagem á a possibilidade deste novo sensor ser compartilhado com qualquer analisador de sinais encontrado no mercado. / Abstract: A predictive maintenance program must include several techniques of monitoring of the electric motor's conditions. Among then, can relate techniques based on electric current analysis and vibration analysis. On the other hand there is a great number of difficulties associated with these techniques and consequently with its practical applications. For example, the ability to diagnosis some defects such as broken rotor bars, fault in the stator, unbalancing of electric tension and short circuit. The diagnosis of these excitations through the magnetic flux analysis has been proposed by the device's manufactures in the field of machinery monitoring. However, this technique has not been explored with depth for application in a maintenance program. This work considers the implementation of special sensor (flux coil) inside the three-phase induction motors which is sensitive to electromagnetic waves and permit to identify the deterministic frequencies related with these excitations. The spectra acquired with the special sensor are compared with commercial sensor showing its efficiency. These special sensor has a low cost (hundred times lower than the commercial sensor) and also can be used with every commercial signals Analyzer. / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Este trabalho apresenta uma estratégia para a estimativa de velocidade do motor de indução trifásico baseada em redes neurais artificiais utilizando medidas de variáveis primárias como tensão e corrente. O uso de motores de indução trifásicos é uma constante em diversos setores industriais e de grande importância no cenário energético nacional. A maioria das metodologias de controle, acionamento e dimensionamento destes motores é fundamentada nas medidas de velocidade no eixo. Entretanto, a medida direta da velocidade compromete o sistema de controle e acionamento diminuindo sua robustez e aumentando o custo de implementação. Resultados de simulação e de ensaios experimentais para validação da proposta são também apresentados. / This work presents an approach to estimate speed in induction motors based on artificial neural networks and using measurement of primary variables like voltage and current. The use of induction motors is very common in many industrial sectors and plays an important role in the national energetic scene. The methodologies used in control, start up and dimensioning of these motors are based on measure of the speed variable. However, the direct measure of this variable compromises the system control and start up of the machine, reducing its robustness and increasing the implementation costs. Simulation results and experimental data are presented to validate the proposed approach.

Este trabalho apresenta uma estratégia para a estimativa de velocidade do motor de indução trifásico baseada em redes neurais artificiais utilizando medidas de variáveis primárias como tensão e corrente. O uso de motores de indução trifásicos é uma constante em diversos setores industriais e de grande importância no cenário energético nacional. A maioria das metodologias de controle, acionamento e dimensionamento destes motores é fundamentada nas medidas de velocidade no eixo. Entretanto, a medida direta da velocidade compromete o sistema de controle e acionamento diminuindo sua robustez e aumentando o custo de implementação. Resultados de simulação e de ensaios experimentais para validação da proposta são também apresentados. / This work presents an approach to estimate speed in induction motors based on artificial neural networks and using measurement of primary variables like voltage and current. The use of induction motors is very common in many industrial sectors and plays an important role in the national energetic scene. The methodologies used in control, start up and dimensioning of these motors are based on measure of the speed variable. However, the direct measure of this variable compromises the system control and start up of the machine, reducing its robustness and increasing the implementation costs. Simulation results and experimental data are presented to validate the proposed approach.

Orientador: Robson Pederiva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-09T22:58:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LamimFilho_PauloCezarMonteiro_D.pdf: 3058410 bytes, checksum: b3139213ab7f18f3ff80772b9e063ab3 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Um programa de manutenção preditiva deve englobar várias técnicas de monitoramento a condição do motor elétrico. Dentre elas, pode-se citar como clássicas, a análise de corrente elétrica e análise de vibrações. Entretanto, existe um grande número de dificuldades associadas com estas técnicas e, conseqüentemente, com suas aplicações in loco no parque fabril. Isto ocorre devido ao largo espectro de possíveis defeitos, tais como: curto circuito entre espiras, desequilíbrio de fase e falhas de barras rotativas do rotor. Este trabalho propõe a implementação de um transdutor (bobina de fluxo) sensível às ondas eletromagnéticas dentro dos motores de indução trifásicos para a detecção, diagnóstico e monitoramento on-line. Foi obtida uma relação entre as principais falhas de origem elétrica (curto circuito entre espiras, desequilíbrio de fase e barras quebradas) com os sinais de fluxo magnético, sendo estabelecidas as freqüências características de falhas. No trabalho é proposto o uso da lógica fuzzy para o monitoramento online. A condição do motor é descrita através de variáveis lingüísticas. Uma base de regras foi construída para ser usada pelo método de inferência fuzzy. O motor de indução é diagnosticado pela composição do conjunto de regras do método de inferência. Os resultados experimentais comprovaram a eficiência do sensor proposto e da estratégia de detecção, diagnóstico e monitoramento on-line, podendo ser futuramente incluídos em Programas de Manutenção Preditiva / Abstract: A predictive maintenance program must include several techniques of monitoring of the electric motor¿s conditions. Among these techniques, probably the two most classic ones are related to electric current and vibration analysis. Unfortunately, in both cases inherent drawbacks make difficult their use in loco on industry plants. As there is a large range of possible fault sources and abnormal machine use conditions (such as inter-turn short circuits, unbalanced voltage supplies and broken rotor bars) the determination of the real machine problem is difficult. This work presents the implementation of a special sensor developed (flux coil sensor) inside three-phase induction motors used as experimental platforms. This sensor is sensitive to electromagnetic waves and they are used for detection, diagnosis, and on-line monitoring of electrical faults. It was established a relation between the main electrical faults (inter-turn short circuits, unbalanced voltage supplies and broken rotor bars) and the signals of magnetic flux, that were identified the characteristic frequencies of these faults. In this work, it is proposed the use of fuzzy logic for the on-line monitoring. The motor operational conditions are described by using fuzzy linguistic variables. A knowledge base, comprising fuzzy rules and databases, was built to support the fuzzy inference process. The conditions of the induction motors used during the test phase are diagnosed using a compositional rule and fuzzy inference procedures. The experimental results shown the efficiency of the flux coil sensor developed and the strategies for detection, diagnosis, and on-line monitoring tasks. The results were undoubtedly impressive and in a near future the system developed can be adapted and used in real predictive maintenance programs in industries / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica