Sistema inteligente para diagnóstico de falhas em rolamentos de motores de indução trifásicos via análise sonora
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/19360 |
Resumo: | Three-phase induction motors are part of practically every industrial process, they are considered the core of the modern industry, however, like any other equipment, they are susceptible to faults, which can compromise the production and cause accidents if they are not rightfully monitored. The conventional techniques to detect faults in induction motors, for example, vibration and motor signature current analyses, have some degree of invasiveness. The purpose of this work is to develop a method totally non-invasive in order to detect and to diagnose faults in three-phase induction motor bearings through sound analysis from the motor in operation, using artificial neural network and Wavelet processing. The proposed methodology is based on the acquisition of the sound emission by an electronic dispositive, the decomposition of this acquired signal in details and approximation using the Multiresolution Wavelet Analysis (MWA), and finally, the evaluation of the statistical results of these details that will count as data input for a system of artificial networks of the Multilayer Perceptron type (MLP) and Radial Basis Function Network (RBFN). The proposed technique was tested, validated and experimentally trained using a bench test. As an outcome, the MLP presented an average of 97% of matching results in the detection, and the RFB presented an average of 90%. |
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Sistema inteligente para diagnóstico de falhas em rolamentos de motores de indução trifásicos via análise sonoraMotor de indução trifásicoRede Neural ArtificialProcessamento de sinal de somAnálise multiresolução waveletThree-phase induction motorArtificial neural networksSound signal processingWavelet multiresolution analysis.CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICAThree-phase induction motors are part of practically every industrial process, they are considered the core of the modern industry, however, like any other equipment, they are susceptible to faults, which can compromise the production and cause accidents if they are not rightfully monitored. The conventional techniques to detect faults in induction motors, for example, vibration and motor signature current analyses, have some degree of invasiveness. The purpose of this work is to develop a method totally non-invasive in order to detect and to diagnose faults in three-phase induction motor bearings through sound analysis from the motor in operation, using artificial neural network and Wavelet processing. The proposed methodology is based on the acquisition of the sound emission by an electronic dispositive, the decomposition of this acquired signal in details and approximation using the Multiresolution Wavelet Analysis (MWA), and finally, the evaluation of the statistical results of these details that will count as data input for a system of artificial networks of the Multilayer Perceptron type (MLP) and Radial Basis Function Network (RBFN). The proposed technique was tested, validated and experimentally trained using a bench test. As an outcome, the MLP presented an average of 97% of matching results in the detection, and the RFB presented an average of 90%.NenhumaOs motores de indução trifásicos estão presentes em praticamente todos os processos industriais, sendo considerados a espinha dorsal da indústria moderna, mas, como qualquer outro equipamento, são vulneráveis a falhas, as quais, se não forem devidamente monitoradas, podem comprometer a produção e causar acidentes. As técnicas convencionais de detecção de falhas em motores de indução, por exemplo, análise da vibração e análise da corrente de armadura possuem certo grau de invasividade. A proposta desse trabalho é o desenvolvimento de um método totalmente não-invasivo para detecção e diagnóstico de falhas em rolamentos de motores de indução trifásicos através da análise do som emitido pelo motor em funcionamento, usando rede neural artificial e processamento Wavelet. A metodologia proposta baseia-se na aquisição da emissão sonora por um dispositivo eletrônico, na decomposição desse sinal adquirido em detalhes e aproximações utilizando a técnica Análise Wavelet Multiresolução (AWM) e por fim, o levantamento dos resultados estatísticos desses detalhes que servirão como entrada de dados para um sistema de redes neurais artificiais que serão do tipo Perceptron Multicamadas (PMC) e Rede de Função de Base Radial (RBF). A técnica proposta foi testada, validada e treinada experimentalmente usando uma bancada de testes. Como resultado a PMC apresentou uma média de 97% de acerto na detecção e a RBF apresentou uma média de 90% de acerto.Universidade Federal da ParaíbaBrasilEngenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUFPBLima Filho, Abel Cavalcantehttp://lattes.cnpq.br/0801399035139894Lyra, Gabriela Jordão2021-02-10T12:29:11Z2019-09-232021-02-10T12:29:11Z2019-07-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/19360porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2021-08-13T20:12:14Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/19360Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2021-08-13T20:12:14Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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Three-phase induction motors are part of practically every industrial process, they are considered the core of the modern industry, however, like any other equipment, they are susceptible to faults, which can compromise the production and cause accidents if they are not rightfully monitored. The conventional techniques to detect faults in induction motors, for example, vibration and motor signature current analyses, have some degree of invasiveness. The purpose of this work is to develop a method totally non-invasive in order to detect and to diagnose faults in three-phase induction motor bearings through sound analysis from the motor in operation, using artificial neural network and Wavelet processing. The proposed methodology is based on the acquisition of the sound emission by an electronic dispositive, the decomposition of this acquired signal in details and approximation using the Multiresolution Wavelet Analysis (MWA), and finally, the evaluation of the statistical results of these details that will count as data input for a system of artificial networks of the Multilayer Perceptron type (MLP) and Radial Basis Function Network (RBFN). The proposed technique was tested, validated and experimentally trained using a bench test. As an outcome, the MLP presented an average of 97% of matching results in the detection, and the RFB presented an average of 90%. |
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