Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Seronato, André Luiz
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: Manika Neto, Pedro
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
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/1/9895
Resumo: Nos ambientes industriais um dos grandes desafios é manter as máquinas motrizes de forma que produzam o máximo de sua capacidade com o mínimo de recursos, uma vez que estas são de extrema importância para os mais diversos processos produtivos. É indispensável que seja mantida a alta disponibilidade delas, porém muitas são as variáveis que envolvem o seu funcionamento, nas quais o motor de indução tem uma participação significativa. Assim, existe uma grande exigência com relação à confiabilidade de processos produtivos e redução de custos, neste cenário as técnicas de manutenção preditiva se tornam ferramenta essencial. Neste trabalho foi avaliada a técnica EPVA (Extended Park Vector Approach) para a detecção de defeitos em motores de forma não invasiva, evitando a necessidade de parar o processo produtivo para a verificação de uma condição anormal. A técnica permite projetos de monitoramento online de máquinas através da leitura de apenas duas correntes elétricas com instalação de sondas corrente de efeito hall em painéis de alimentação de motores aliadas a softwares específicos. Como proposto, foi verificado de forma satisfatória que a técnica possibilita, através de análise do vetor concórdia das correntes e pelo seu respectivo espectro de frequência, a detecção de defeitos de desbalanceamentos de tensões, desalinhamentos entre máquinas e abertura de barras do rotor, considerando duas situações de carga, comprovando a teoria estudada.
id UTFPR-12_9c1dc59025fa8a82d287c6c3ca7134a9
oai_identifier_str oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/9895
network_acronym_str UTFPR-12
network_name_str Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
repository_id_str
spelling 2020-11-12T16:57:28Z2020-11-12T16:57:28Z2015-02-09SERONATO, André Luiz; MANIKA NETO, Pedro. Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha. 2015. 114 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2015.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9895Nos ambientes industriais um dos grandes desafios é manter as máquinas motrizes de forma que produzam o máximo de sua capacidade com o mínimo de recursos, uma vez que estas são de extrema importância para os mais diversos processos produtivos. É indispensável que seja mantida a alta disponibilidade delas, porém muitas são as variáveis que envolvem o seu funcionamento, nas quais o motor de indução tem uma participação significativa. Assim, existe uma grande exigência com relação à confiabilidade de processos produtivos e redução de custos, neste cenário as técnicas de manutenção preditiva se tornam ferramenta essencial. Neste trabalho foi avaliada a técnica EPVA (Extended Park Vector Approach) para a detecção de defeitos em motores de forma não invasiva, evitando a necessidade de parar o processo produtivo para a verificação de uma condição anormal. A técnica permite projetos de monitoramento online de máquinas através da leitura de apenas duas correntes elétricas com instalação de sondas corrente de efeito hall em painéis de alimentação de motores aliadas a softwares específicos. Como proposto, foi verificado de forma satisfatória que a técnica possibilita, através de análise do vetor concórdia das correntes e pelo seu respectivo espectro de frequência, a detecção de defeitos de desbalanceamentos de tensões, desalinhamentos entre máquinas e abertura de barras do rotor, considerando duas situações de carga, comprovando a teoria estudada.In industrial environments a great challenge is to keep driving machines in order to deliver the maximum capacity with minimal resources, as these are extremely important for diferent processes. It is essential to keep the high availability of them, but there are many variables involved in its operation, in which the induction motor has a significant participation. Thus, there is a great requirement regarding the reliability of production processes and reducing costs, in this scenario the predictive maintenance techniques become a essential tool. In this work was evaluated the EPVA technique (Extended Park Vector Approach) for the detection of motor defects in a noninvasively ways, avoiding the need to stop the production process for the verification of an abnormal condition. The technique allows machines online monitoring projects reading only two electrical currents with the installation of Hall-effect current sensors in motor power panels allied with specific software. As proposed, was verified in a satisfactory way that the technique through the Concordia vector analysis and its corresponding frequency spectrum, detect voltage imbalances defects, misalignment between machines and the opening of the rotor bars, considering two load situations, proving the theory studied.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaDepartamento Acadêmico de EletrotécnicaEngenharia ElétricaMotores elétricos de induçãoMotores - DefeitosManutençãoElectric motors, InductionMotors - DefectsMaintenanceDetecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linhainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCuritibaMaciel, Ednilson SoaresSeronato, André LuizManika Neto, Pedroreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessTHUMBNAILCT_COELE_2014_2_14.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1378http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/9895/1/CT_COELE_2014_2_14.pdf.jpg531ddb324850080cfd3e22c6a2d8f46cMD51ORIGINALCT_COELE_2014_2_14.pdfapplication/pdf4234655http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/9895/2/CT_COELE_2014_2_14.pdf39fe0ae6a886cbbd1d1e5ac39338a61cMD52LICENSElicense.txttext/plain1291http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/9895/3/license.txtdfb14e53a8c6b76b85e77d7a5a3b3809MD53TEXTCT_COELE_2014_2_14.pdf.txtExtracted texttext/plain168816http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/9895/4/CT_COELE_2014_2_14.pdf.txt330ed27bf57201a92416d7556cc17355MD541/98952020-11-12 14:57:29.172oai:repositorio.utfpr.edu.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2020-11-12T16:57:29Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha
title Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha
spellingShingle Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha
Seronato, André Luiz
Engenharia Elétrica
Motores elétricos de indução
Motores - Defeitos
Manutenção
Electric motors, Induction
Motors - Defects
Maintenance
title_short Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha
title_full Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha
title_fullStr Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha
title_full_unstemmed Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha
title_sort Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha
author Seronato, André Luiz
author_facet Seronato, André Luiz
Manika Neto, Pedro
author_role author
author2 Manika Neto, Pedro
author2_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Maciel, Ednilson Soares
dc.contributor.author.fl_str_mv Seronato, André Luiz
Manika Neto, Pedro
contributor_str_mv Maciel, Ednilson Soares
dc.subject.cnpq.fl_str_mv Engenharia Elétrica
topic Engenharia Elétrica
Motores elétricos de indução
Motores - Defeitos
Manutenção
Electric motors, Induction
Motors - Defects
Maintenance
dc.subject.por.fl_str_mv Motores elétricos de indução
Motores - Defeitos
Manutenção
Electric motors, Induction
Motors - Defects
Maintenance
description Nos ambientes industriais um dos grandes desafios é manter as máquinas motrizes de forma que produzam o máximo de sua capacidade com o mínimo de recursos, uma vez que estas são de extrema importância para os mais diversos processos produtivos. É indispensável que seja mantida a alta disponibilidade delas, porém muitas são as variáveis que envolvem o seu funcionamento, nas quais o motor de indução tem uma participação significativa. Assim, existe uma grande exigência com relação à confiabilidade de processos produtivos e redução de custos, neste cenário as técnicas de manutenção preditiva se tornam ferramenta essencial. Neste trabalho foi avaliada a técnica EPVA (Extended Park Vector Approach) para a detecção de defeitos em motores de forma não invasiva, evitando a necessidade de parar o processo produtivo para a verificação de uma condição anormal. A técnica permite projetos de monitoramento online de máquinas através da leitura de apenas duas correntes elétricas com instalação de sondas corrente de efeito hall em painéis de alimentação de motores aliadas a softwares específicos. Como proposto, foi verificado de forma satisfatória que a técnica possibilita, através de análise do vetor concórdia das correntes e pelo seu respectivo espectro de frequência, a detecção de defeitos de desbalanceamentos de tensões, desalinhamentos entre máquinas e abertura de barras do rotor, considerando duas situações de carga, comprovando a teoria estudada.
publishDate 2015
dc.date.issued.fl_str_mv 2015-02-09
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2020-11-12T16:57:28Z
dc.date.available.fl_str_mv 2020-11-12T16:57:28Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv SERONATO, André Luiz; MANIKA NETO, Pedro. Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha. 2015. 114 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2015.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9895
identifier_str_mv SERONATO, André Luiz; MANIKA NETO, Pedro. Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha. 2015. 114 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2015.
url http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9895
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
dc.publisher.department.fl_str_mv Departamento Acadêmico de Eletrotécnica
publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron:UTFPR
instname_str Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron_str UTFPR
institution UTFPR
reponame_str Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
collection Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/9895/1/CT_COELE_2014_2_14.pdf.jpg
http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/9895/2/CT_COELE_2014_2_14.pdf
http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/9895/3/license.txt
http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/9895/4/CT_COELE_2014_2_14.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 531ddb324850080cfd3e22c6a2d8f46c
39fe0ae6a886cbbd1d1e5ac39338a61c
dfb14e53a8c6b76b85e77d7a5a3b3809
330ed27bf57201a92416d7556cc17355
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1805923185063886848

Registros relacionados