Desenvolvimento de um sistema inteligente hibrido para diagnostico de falhas em motores de indução trifasicos
AUTOR(ES)
Jorge Nei Brito
DATA DE PUBLICAÇÃO
2002
RESUMO
A aplicação de motores elétricos na indústria é extensa, sendo expostos a uma ampla variedade de ambientes e condições, onde o tempo de uso os tomam sujeitos à diversas falhas incipientes. Tais falhas, se não forem detectadas rapidamente, contribuem para a degradação e eventual quebra dos mesmos. Neste trabalho apresenta-se o sistema híbrido HY_NES, uma abordagem baseada em técnicas de inteligência artificial (redes neurais artificiais e sistemas especialistas) para diagnosticar falhas de origem mecânica (desbalanceamento, desalinhamento e folga mecânica), elétrica (desequilíbrio de fase e barras quebradas) e a condição normal de funcionamento do motor (assinatura da máquina). Os sinais de vibração foram coletados, aleatoriamente, nas direções vertical, axial e horizontal, lado do acoplamento e lado da ventoinha, formando um banco de dados de 50 testes para cada condição de falha. Um filtro seletivo foi aplicado para reduzir o número de parâmetros representativos dos sinais das excitações durante o treinamento das 72 redes neurais artificiais. Foram implementadas 199 regras no sistema especialista que contemplam o conteúdo heurístico para a saída dessas redes. Os resultados do sistema híbrido HY_NES confirmam sua eficiência e o credencia como uma abordagem promissora no diagnóstico on-line de falhas em motores de indução trifásicos, podendo também ser incluído em programas de Manutenção Centrada em Confiabilidade
ASSUNTO(S)
sistemas especialistas (computação) software - manutenção inteligencia artificial redes neurais (computação) motores eletricos de corrente alternada
ACESSO AO ARTIGO
http://libdigi.unicamp.br/document/?code=vtls000253776Documentos Relacionados
- Aplicação de sistemas multi-classificadores no diagnóstico de falhas em motores de indução trifásicos
- Detecção e diagnóstico de falhas em motores de indução
- Diagnóstico inteligente de falhas em pára-raios
- Reconhecimento de padrões de falhas em motores trifásicos utilizando redes neurais
- Um estudo de estimativa de fluxo e conjugado em motores de indução trifásicos implementação utilizando DSP