Identificação de falhas de curto-circuito de estator em motores de indução trifásicos utilizando evolução diferencial
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3213 |
Resumo: | O motor de indução trifásico do tipo gaiola de esquilo é a principal máquina de conversão eletromecânica devido a sua robustez e facilidade de manutenção, sendo indispensável nos processos produtivos industriais. Por sua grande importância, pesquisas na área de identificação de falhas são realizadas constantemente com o objetivo de diminuir as taxas de manutenções corretivas e permitir uma manutenção programada, diminuindo perdas no processo produtivo, decorrentes de paradas indesejadas. Com esse propósito, o presente trabalho propõe o estudo e desenvolvimento de uma metodologia alternativa que utiliza a Evolução Diferencial para identificação de falhas de curto-circuito de estator em motores de indução conectados diretamente à rede elétrica, por meio dos sinais de tensão e corrente aquisitados no domínio do tempo. O algoritmo de Evolução Diferencial é utilizado para estimar os parâmetros elétricos do motor de indução, a partir do modelo do circuito elétrico equivalente e a identificação da falha ocorre a partir do cálculo da variação percentual da indutância de magnetização estimada com o motor sem falhas. A base de dados utilizada para o trabalho foi obtida por meio de experimentos laboratoriais realizados com dois motores diferentes de 1 CV e um motor de 2 CV, sob condições de variação de conjugado, tensões equilibradas e desequilibradas. |
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2018-06-01T18:42:08Z2018-06-01T18:42:08Z2016-12-14GUEDES, Jacqueline Jordan. Identificação de falhas de curto-circuito de estator em motores de indução trifásicos utilizando evolução diferencial. 2016. 69 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2017.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3213O motor de indução trifásico do tipo gaiola de esquilo é a principal máquina de conversão eletromecânica devido a sua robustez e facilidade de manutenção, sendo indispensável nos processos produtivos industriais. Por sua grande importância, pesquisas na área de identificação de falhas são realizadas constantemente com o objetivo de diminuir as taxas de manutenções corretivas e permitir uma manutenção programada, diminuindo perdas no processo produtivo, decorrentes de paradas indesejadas. Com esse propósito, o presente trabalho propõe o estudo e desenvolvimento de uma metodologia alternativa que utiliza a Evolução Diferencial para identificação de falhas de curto-circuito de estator em motores de indução conectados diretamente à rede elétrica, por meio dos sinais de tensão e corrente aquisitados no domínio do tempo. O algoritmo de Evolução Diferencial é utilizado para estimar os parâmetros elétricos do motor de indução, a partir do modelo do circuito elétrico equivalente e a identificação da falha ocorre a partir do cálculo da variação percentual da indutância de magnetização estimada com o motor sem falhas. A base de dados utilizada para o trabalho foi obtida por meio de experimentos laboratoriais realizados com dois motores diferentes de 1 CV e um motor de 2 CV, sob condições de variação de conjugado, tensões equilibradas e desequilibradas.The squirrel cage three-phase induction motor is the main electromechanical conversion machine due to its robustness and easy maintenance, therefore it is indispensable in the industrial production processes. Due to its great importance, surveys related to its fault identification are conducted constantly, in order to reduce the corrective maintenance rates and allow a scheduled maintenance, reducing the losses in the production process, due to unexpected stops. With this purpose, this work proposes the study and development of an alternative methodology based on Differential Evolution algorithm to identify stator short-circuit failures in induction motors connected directly on the electric grid, through its voltage and current signals acquired in the time domain. This Differential Evolution algorithm is used to estimate the induction motor electric parameters based on its equivalent electric circuit model and the fault identification occurs in result of the calculation of the estimated magnetization inductance percentage variation considering a healthy motor. The database used for this work was obtained through laboratory experiments performed with two different types of 1 CV motor and a 2 CV motor under different conditions of torque variation and unbalanced voltages.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do ParanáporUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCornelio ProcopioPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUTFPRBrasilCNPQ::ENGENHARIASEngenharia ElétricaMotores elétricos de induçãoLocalização de falhas (Engenharia)AlgorítmosElectric motors, InductionFault location (Engineering)AlgorithmsIdentificação de falhas de curto-circuito de estator em motores de indução trifásicos utilizando evolução diferencialThree-phase induction motor stator short-circuit fault identification using differential evolutioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCornélio ProcópioCastoldi, Marcelo Favorettohttp://lattes.cnpq.br/6178029384175205Goedtel, Alessandrohttp://lattes.cnpq.br/1920650157123774Castoldi, Marcelo FavorettoRamos, Rodrigo AndradeGodoy, Wagner FontesPalácios, Rodrigo Henrique Cunhahttp://lattes.cnpq.br/1286186120959086Guedes, Jacqueline Jordaninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALCP_PPGEE_M_Guedes, Jacqueline Jordan_2017.pdfCP_PPGEE_M_Guedes, Jacqueline Jordan_2017.pdfapplication/pdf3870533http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/3213/1/CP_PPGEE_M_Guedes%2c%20Jacqueline%20Jordan_2017.pdffcc38fa36907f9527a4da6205101ee3eMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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