Diagnóstico preditivo de avarias em motores de indução trifásicos com mesa e teoria de conjuntos aproximados
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) |
Texto Completo: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3848 |
Resumo: | Atualmente, as necessidades de redução dos custos de produção e aumento da produtividade fazem com que a confiabilidade do processo produtivo se torne cada vez mais importante. Desta forma, a importância do setor de manutenção é cada vez maior, favorecendo o aparecimento de novas técnicas de manutenção, principalmente técnicas preditivas que se utilizam de sistemas de monitoração contínua do equipamento. As indústrias continuam a procura de métodos de identificação e predição de falhas em equipamentos. Uma prova disso é que os fabricantes de equipamentos buscam a cada dia colocar novas tecnologias no mercado. Um dos novos métodos que vem ganhando espaço na indústria é a análise do sinal de corrente de uma das fases do motor, conhecida como Motor Current Signature Analysis (MCSA). Um dos problemas dessa técnica era que, até o presente momento, quando se falava em MCSA logo se associava ao diagnóstico de barras quebradas e excentricidade do air gap. A localização de problemas puramente mecânicos através do espectro de corrente ficava sempre em segundo plano, principalmente o diagnóstico de problemas na carga acoplada. Tal fato limitava a aplicação de MCSA no meio industrial. Por esta razão, este trabalho propõe, como uma de suas contribuições, o estabelecimento de padrões inéditos de falhas na carga acoplada. Outro avanço que vem sendo perseguido é o diagnóstico automático de falhas. Neste caso, este trabalho propõe a aplicação inédita da Teoria de Conjunto Aproximados ao diagnóstico de avarias em motores de indução trifásicos (MIT). No decorrer desta tese o leitor poderá identificar as razões que justificam essa aplicação e os ganhos que podem ser obtidos com a aplicação de TCA à manutenção preditiva. Com as duas contribuições apresentadas neste trabalho, espera-se que a monitoração de motores de indução via sinais elétricos passe a ser cada vez mais utilizada na indústria, complementando o trabalho executado por outras técnicas de predição e aumentando a confiabilidade do processo produtivo. Além do aumento da confiabilidade do processo, outros impactos são esperados como a redução do custo com homem-hora na coleta de dados, aumento da segurança dos funcionários coletores, suporte ao diagnóstico de falhas e aumento da disponibilidade de máquina e o conseqüente aumento da produtividade. Desta forma, se estes impactos forem sentidos na indústria este trabalho terá atingido seu objetivo. |
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Desta forma, a importância do setor de manutenção é cada vez maior, favorecendo o aparecimento de novas técnicas de manutenção, principalmente técnicas preditivas que se utilizam de sistemas de monitoração contínua do equipamento. As indústrias continuam a procura de métodos de identificação e predição de falhas em equipamentos. Uma prova disso é que os fabricantes de equipamentos buscam a cada dia colocar novas tecnologias no mercado. Um dos novos métodos que vem ganhando espaço na indústria é a análise do sinal de corrente de uma das fases do motor, conhecida como Motor Current Signature Analysis (MCSA). Um dos problemas dessa técnica era que, até o presente momento, quando se falava em MCSA logo se associava ao diagnóstico de barras quebradas e excentricidade do air gap. A localização de problemas puramente mecânicos através do espectro de corrente ficava sempre em segundo plano, principalmente o diagnóstico de problemas na carga acoplada. Tal fato limitava a aplicação de MCSA no meio industrial. Por esta razão, este trabalho propõe, como uma de suas contribuições, o estabelecimento de padrões inéditos de falhas na carga acoplada. Outro avanço que vem sendo perseguido é o diagnóstico automático de falhas. Neste caso, este trabalho propõe a aplicação inédita da Teoria de Conjunto Aproximados ao diagnóstico de avarias em motores de indução trifásicos (MIT). No decorrer desta tese o leitor poderá identificar as razões que justificam essa aplicação e os ganhos que podem ser obtidos com a aplicação de TCA à manutenção preditiva. Com as duas contribuições apresentadas neste trabalho, espera-se que a monitoração de motores de indução via sinais elétricos passe a ser cada vez mais utilizada na indústria, complementando o trabalho executado por outras técnicas de predição e aumentando a confiabilidade do processo produtivo. Além do aumento da confiabilidade do processo, outros impactos são esperados como a redução do custo com homem-hora na coleta de dados, aumento da segurança dos funcionários coletores, suporte ao diagnóstico de falhas e aumento da disponibilidade de máquina e o conseqüente aumento da produtividade. Desta forma, se estes impactos forem sentidos na indústria este trabalho terá atingido seu objetivo.BONALDI, Erik Leandro. Diagnóstico preditivo de avarias em motores de indução trifásicos com mesa e teoria de conjuntos aproximados. 2006. 167 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2006.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEILICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3848/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALTese_200630557.pdfTese_200630557.pdfapplication/pdf113351https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3848/1/Tese_200630557.pdf9015b50b744a0b0963a682813c7a451bMD51123456789/38482023-07-07 15:05:08.629oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442023-07-07T18:05:08Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false |
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