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Detecção de defeitos em motores de indução pela análise da potência elétrica usando lógica fuzzy

Orientador : Prof. Dr. Gideon Villar Leandro / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba,30/08/2013 / Bibliografia: fls. 151-155 / Resumo: O grande desafio da sociedade contemporânea na busca da sustentabilidade dos processos de industrialização será o equacionamento ideal entre desenvolvimento industrial, consumo energético e conservação ambiental. Atualmente existe uma grande preocupação com a redução dos custos de produção e aumento de produtividade no setor industrial e, visando atender esta nova tendência, muitas empresas têm buscado aumentar a confiabilidade de seu processo produtivo por meio de novas técnicas de manutenção. Diante da necessidade de melhoria da eficiência dos processos produtivos é urgente a necessidade de aliar conceitos de avaliação de eficiência energética aos de aplicação de técnicas preditivas de manutenção dos motores de indução (MI), máquina elétrica responsável pelo consumo de mais de 50% da energia elétrica disponível para os processos industriais. Na busca de uma relação entre eficiência energética e as técnicas preditivas, cabe ressaltar a contribuição do trabalho quanto ao lançamento de uma abordagem simplista, em relação à grandeza chamada Condutância Trifásica (Gabc). O valor de Gabc é determinado e comparado com um valor de referência e tem um alto potencial de identificação das alterações de características de funcionamento do MI. A abrangência da técnica de análise da potência elétrica total, por meio também dos efeitos em Gabc, foram testados com a proposição de um sistema de detecção de defeitos em motores de indução utilizando a Lógica Fuzzy (LF). A partir das regras de inferência ou base de conhecimento, é possível a melhoria contínua no processo global de monitoramento de condição de funcionamento do MI. O Sistema de Diagnóstico de Defeitos Fuzzy (DDF) proposto foi testado por meio da inserção de perturbações de origem elétrica, térmica e mecânica. Os resultados obtidos com a utilização do DDF para as perturbações inseridas neste trabalho foram considerados adequados para o monitoramento da condição de funcionamento do MI. O grande desafio da sociedade contemporânea na busca da sustentabilidade dos processos de industrialização será o equacionamento ideal entre desenvolvimento industrial, consumo energético e conservação ambiental. Atualmente existe uma grande preocupação com a redução dos custos de produção e aumento de produtividade no setor industrial e, visando atender esta nova tendência, muitas empresas têm buscado aumentar a confiabilidade de seu processo produtivo por meio de novas técnicas de manutenção. Diante da necessidade de melhoria da eficiência dos processos produtivos é urgente a necessidade de aliar conceitos de avaliação de eficiência energética aos de aplicação de técnicas preditivas de manutenção dos motores de indução (MI), máquina elétrica responsável pelo consumo de mais de 50% da energia elétrica disponível para os processos industriais. Na busca de uma relação entre eficiência energética e as técnicas preditivas, cabe ressaltar a contribuição do trabalho quanto ao lançamento de uma abordagem simplista, em relação à grandeza chamada Condutância Trifásica (Gabc). O valor de Gabc é determinado e comparado com um valor de referência e tem um alto potencial de identificação das alterações de características de funcionamento do MI. A abrangência da técnica de análise da potência elétrica total, por meio também dos efeitos em Gabc, foram testados com a proposição de um sistema de detecção de defeitos em motores de indução utilizando a Lógica Fuzzy (LF). A partir das regras de inferência ou base de conhecimento, é possível a melhoria contínua no processo global de monitoramento de condição de funcionamento do MI. O Sistema de Diagnóstico de Defeitos Fuzzy (DDF) proposto foi testado por meio da inserção de perturbações de origem elétrica, térmica e mecânica. Os resultados obtidos com a utilização do DDF para as perturbações inseridas neste trabalho foram considerados adequados para o monitoramento da condição de funcionamento do MI. / Abstract: The biggest challenge of the contemporary society in its sustainability search for industrialization process will be the ideal balance among industrial development, energy consumption, and environment preservation. Today there has been a great concern to reduce the production costs along with the increase of productivity in the industrial sector; seeking to meet this new trend, several companies have looked for increase the reliability of the production process by means of new maintenance techniques. Due to the need of better efficiency of the production processes, the need of combining concepts of energy efficiency evaluation with maintenance predictive techniques of induction motors (IM) - electrical machine responsible for consuming above 50% of electrical energy available for industrial processes - is urgent. In a search for a relation between energetic efficiency and predictive techniques, it is emphasized the contribution of this work by defining a simple approach in relation to a quantity called Three-phase Conductance (Gabc). The Gabc's value is determined and compared with a reference value and has a high potential for the identification of changes in the operating characteristics of MI. The scope of the technique of total electric power analysis, also by means of Gabc's effects, was tested by proposing a defect detection system in induction motors using Fuzzy Logic (FL). From inference rules or knowledge basis, it is possible to continuous global process improvement of monitoring the working conditions of IM. The proposed Fuzzy-based defect diagnosis system (FDD) was tested by means of inserting electrical, thermal, and mechanic perturbations. The results obtained using the FDD for the disturbances used in this work were considered suitable for monitoring the operating condition of MI.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/48433
Date January 2013
CreatorsMaciel, Ednilson Soares
ContributorsLeandro, Gideon Villar, Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format169f. : il. [algumas colors.], grafs., tabs., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationDisponível em formato digital

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