Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma metodologia de manutenção preditiva para motores elétricos, que utiliza a técnica de monitoramento de variáveis, transmissão de dados pela rede elétrica (Powerline Communication) e um tratamento com os métodos multicritério para classificação (ELECTRE TRI e AHPSort) e ordenação (ELECTRE II) dos motores que apresentam condição de falha incipiente, além do aproveitamento das instalações elétricas existentes para a aquisição de dados do funcionamento de motores elétricos tais como: tensão, corrente, temperatura e vibração. Essas informações podem ser avaliadas e tratadas através de métodos multicritério para alocar os motores em classes que representam estados de funcionamento normal, aceitável e falha incipiente. Assim, nos motores classificados em condição de falha incipiente pode ser realizado um ranking para apontar o motor em pior estado de funcionamento. Neste trabalho, foi conduzido um ensaio de falhas programadas em bancada com um período de aquisição de 1 minuto das variáveis de funcionamento de seis motores. Neste período, pode ser feito o registro do motor que apresentou as condições mais críticas para a falha, considerando as variáveis medidas como critérios na análise. Após um largo período de análise, foram computadas todas as vezes que cada motor foi classificado na classe de falha incipiente e ranqueado em primeiro lugar, significando que ele possui condições fora do padrão normal de funcionamento e piores que dos outros motores analisados. Com isso, foi possível identificar o motor que, por mais vezes, esteve em condição de falha incipiente, refletindo as falhas inseridas durante o ensaio. Essa metodologia possibilitou indicar ao gestor da manutenção, os desvios do funcionamento normal de motores elétricos, considerando mais de uma variável ao mesmo tempo, alinhado aos objetivos do decisor, através dos pesos calculados para os critérios, limites e preferências estabelecidas em cada método multicritério utilizado na metodologia proposta neste trabalho. / This work presents the development of a predictive maintenance methodology for electric motors, which uses the variable monitoring technique, data transmission through the electric network (Powerline Communication) and a treatment with multicriteria methods for sorting (ELECTRE TRI and AHPSort) and ranking (ELECTRE II) electric motors with incipient failure condition and the use of existing electrical installations for the acquisition of data of the operation of electric motors such as voltage, current, temperature and vibration. This information can be evaluated and treated through multicriteria methods to allocate motors in classes that represent normal, acceptable, and incipient failure states. Thus, in electric motors classified as incipient failure condition, a ranking can be performed to detect the engine in the worst operating state. In this work, a bench experiment was conducted with a 1-minute acquisition period of the operating variables in 6 motors. In this period, the electric motor can be registered that presented the most critical conditions for the fault, considering the measured variables as criteria in the analysis. After a longer period of analysis, we computed every time this engine was classified in the incipiente failure and first rank class, which means that it has conditions that are out of the normal operating range and worse than the other engines analyzed. Through this methodology it is possible to indicate to the maintenance manager deviations from the normal operation of electric motors, considering more than one variable at the same time aligned to the objectives of the decision maker, through the weights calculated for the criteria and limits and preferences established in each multicriteria method used in the methodology proposed in this work.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/2905 |
| Date | 19 December 2017 |
| Creators | Leme, Murilo Oliveira |
| Contributors | Trojan, Flavio, Loures, Eduardo de Freitas Rocha, Marçal, Rui Francisco Martins, Francisco, Antonio Carlos de, Stevan Junior, Sergio Luiz |
| Publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UTFPR, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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