Uma nova abordagem para avaliação do estado de reguladores de tensão usando transformada discreta wavelet

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Leandro Antônio Rodrigues
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
Texto Completo: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/29432
Resumo: Este trabalho é parte de um projeto de pesquisa com o propósito de propor métodos que possibilitem avaliar o processo de desgaste de equipamentos ao longo de sua vida útil. A coleta de dados foi realizada em uma oficina especializada em reguladores de tensão retirados do sistema elétrico por apresentarem defeito durante a operação. Usualmente um regulador de tensão ou um OLTC (On-Load Tap-Changer) é encaminhado para manutenção quando atinge um limite fixo de tempo em operação ou quando falha. Vai-se buscar otimizar o primeiro caso, com métodos científicos de avaliação e de monitoramento online, para que não ocorra o segundo. O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema não invasivo de monitoramento do estado dos contatos elétricos de reguladores de tensão, utilizando análise acústica. Os sinais de vibração emitidos durante as mudanças de posição dos contatos são coletados e condicionados. A saída do módulo de condicionamento de sinais é conectada a um PC através da placa de som, onde o sinal coletado é submetido a uma ferramenta de análise. A ferramenta matemática aqui utilizada para diagnóstico do estado do regulador é baseada na transformada wavelet e os resultados obtidos foram satisfatórios quando comparado a outras duas pesquisas que utilizaram a mesma base de dados e ferramentas de análise diferentes (Prony e Algoritmo Genético).
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O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema não invasivo de monitoramento do estado dos contatos elétricos de reguladores de tensão, utilizando análise acústica. Os sinais de vibração emitidos durante as mudanças de posição dos contatos são coletados e condicionados. A saída do módulo de condicionamento de sinais é conectada a um PC através da placa de som, onde o sinal coletado é submetido a uma ferramenta de análise. A ferramenta matemática aqui utilizada para diagnóstico do estado do regulador é baseada na transformada wavelet e os resultados obtidos foram satisfatórios quando comparado a outras duas pesquisas que utilizaram a mesma base de dados e ferramentas de análise diferentes (Prony e Algoritmo Genético).This paper is part of a research project in order to propose methods to evaluate the process of equipment wear along its useful life. Data collection was performed by a specialized maintenance shop with voltage regulators removed for the electrical system due to failure during operation. Usually a voltage regulator or an OLTC (On-Load Tap-Changer) is sent for maintenance when it reaches a fixed limit of operation time or when it fails. We will seek to optimize the first case, with scientific methods of evaluation and online monitoring, in order to avoid de failure. The purpose of this work is to develop a non-invasive system for monitoring the status of the electrical contacts of voltage regulators using acoustic analysis. The vibration signals emitted during position changes of the contacts are collected and conditioned. The signal conditioning module output is connected to a PC through the sound card, where the signal collected is subjected to an analysis tool. The mathematical tool used here to diagnose regulator status is based on Wavelet Transform and the results were satisfactory when compared to two other studies that used the same database and different analysis tools (Prony and Genetic Algorithm).Submitted by Leandro Antonio Rodrigues Ferreira (lantonioferreira@terra.com.br) on 2019-05-01T12:37:01Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_FINAL_LEANDRO_ANTÔNIO_RODRIGUES_FERREIRA.pdf: 2359682 bytes, checksum: 77c276387ca5b70e0afd55031186ba9e (MD5)Approved for entry into archive by Flávia Sousa (flaviabs@ufba.br) on 2019-05-06T19:19:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_FINAL_LEANDRO_ANTÔNIO_RODRIGUES_FERREIRA.pdf: 2359682 bytes, checksum: 77c276387ca5b70e0afd55031186ba9e (MD5)Made available in DSpace on 2019-05-06T19:19:44Z (GMT). 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