Aprimoramento da classificação de isoladores poliméricos por medições termográficas e radiação UV usando processamento de imagens e RNA.

• Autor(a) principal: RIBEIRO, Girlene Lima.
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/494
• topic: Ciências; Engenharia Elétrica; Isoladores Poliméricos; Radiação UV; Redes Neurais Artificiais; Medições Termográficas; Processamento Digital de Imagens (PDI); Redes Neurais Artificiais (RNAs); Polymeric Insulators; UV Radiation; Artificial Neural Networks

Nesta pesquisa é desenvolvida uma metodologia para aprimoramento da classificação de isoladores poliméricos por medições termográficas e radiação UV utilizando o Processamento Digital de Imagens (PDI) e Redes Neurais Artificiais (RNAs). A metodologia é baseada na análise da ocorrência de descargas corona e nas variações de temperatura ao longo do isolador a fim de classificá-los quanto seu estado de degradação. Cada isolador utilizado foi submetido à tensão de 133 kV fase-terra durante um período de 30 minutos, com o objetivo de ocasionar aquecimento e evidenciar descargas corona nos isoladores. As medições foram realizadas utilizando um detector de corona para medição de UV e os dados de temperatura foram adquiridos utilizando-se um termovisor. As imagens adquiridas pelos instrumentos de monitoramento, durante os ensaios, foram submetidas a um processamento digital de imagem, para extrair informações de densidade de pixels, persistência das descargas e distâncias relativas das áreas de descargas ao isolador. A partir de informações obtidas de imagens de infravermelho (temperatura) foi aplicada a estatística descritiva e o teste discriminante de Fisher, para apresentar ao sistema de classificação, parâmetros objetivos e com alto nível de separabilidade. O sistema de classificação utilizou RNA para determinar o estado de degradação dos isoladores. A classificação foi realizada de forma individual e combinada, com vetores formados pelos atributos UV e infravermelho. O sistema desenvolvido permitiu o auxílio à tomada de decisões quanto à necessidade de intervenção ou não aos isoladores. A classificação dos isoladores, de forma individual, obteve acurácia média para temperatura de 80,00% e UV 74,05%. A classificação dos isoladores, de forma combinada (UV e infravermelho), obteve acurácia média de 92,58%, evidenciando o aprimoramento na classificação.