Publicação
Detecção de falha do estator de um motor de indução trifásico utilizando uma bobina exploratória externa
| Resumo: | Este trabalho apresenta uma metodologia para a detecção de falhas de curtos-circuitos entre as espiras de motores de indução trifásicos, utilizando uma bobina exploratória externa, que é uma técnica não invasiva e pode ser utilizada durante a operação do motor. O fluxo magnético de dispersão do motor, operando em condições de curto-circuito, induz uma tensão na bobina exploratória que difere de um padrão de referência, que é correspondente ao motor operando de forma saudável. Os dados experimentais foram obtidos numa bancada de teste, composta por um motor de indução trifásico com rotor gaiola de esquilo de 0,75kW. O enrolamento do estator desse motor é modificado para permitir a introdução de curto-circuitos. Este trabalho considerou os curto-circuitos em uma fase, com 1%, 3%, 5% e 10% das espiras, com o motor operando com carga variável. O diagnóstico de curto-circuitos são obtidos através da análise de diferentes topologias de redes neuronais artificiais perceptron multicamadas, com os dados experimentais utilizados em três abordagens diferentes. A primeira abordagem consiste em utilizar os dados no domínio do tempo, na segunda abordagem é realizado a transformada de Fourier dos dados e é coletado a energia numa banda de frequências e na terceira abordagem, também é realizado a transforma de Fourier dos dados, sendo utilizadas as amplitudes dos harmónicos. Os resultados obtidos demonstram que a metodologia proposta apresenta dificuldades em identificar falhas em estágios incipientes, mais precisamente os curto-circuitos de 1%, entretanto para os de curto-circuito de 10%, a taxa de exatidão das redes neuronais foi de 100%. Dentre as 3 abordagens testadas na utilização dos dados, a abordagem que utiliza as amplitudes dos harmónicas foi a que apresentou a melhor eficácia no diagnóstico de curto-circuito no enrolamento do estator. Concretamente, com a melhor topologia obtiveram-se exatidões de 87% e 95% para os casos da utilização e sem utilização, respetivamente, das amostras com curto-circuito de 1%. |
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| Autores principais: | Vicente, João Paulo |
| Assunto: | Motor de indução trifásico Bobina exploratória externa Redes neuronais artificiais Identificação de falhas Curtos-Circuitos |
| Ano: | 2021 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico de Bragança |
| Idioma: | português |
| Origem: | Biblioteca Digital do IPB |
| Resumo: | Este trabalho apresenta uma metodologia para a detecção de falhas de curtos-circuitos entre as espiras de motores de indução trifásicos, utilizando uma bobina exploratória externa, que é uma técnica não invasiva e pode ser utilizada durante a operação do motor. O fluxo magnético de dispersão do motor, operando em condições de curto-circuito, induz uma tensão na bobina exploratória que difere de um padrão de referência, que é correspondente ao motor operando de forma saudável. Os dados experimentais foram obtidos numa bancada de teste, composta por um motor de indução trifásico com rotor gaiola de esquilo de 0,75kW. O enrolamento do estator desse motor é modificado para permitir a introdução de curto-circuitos. Este trabalho considerou os curto-circuitos em uma fase, com 1%, 3%, 5% e 10% das espiras, com o motor operando com carga variável. O diagnóstico de curto-circuitos são obtidos através da análise de diferentes topologias de redes neuronais artificiais perceptron multicamadas, com os dados experimentais utilizados em três abordagens diferentes. A primeira abordagem consiste em utilizar os dados no domínio do tempo, na segunda abordagem é realizado a transformada de Fourier dos dados e é coletado a energia numa banda de frequências e na terceira abordagem, também é realizado a transforma de Fourier dos dados, sendo utilizadas as amplitudes dos harmónicos. Os resultados obtidos demonstram que a metodologia proposta apresenta dificuldades em identificar falhas em estágios incipientes, mais precisamente os curto-circuitos de 1%, entretanto para os de curto-circuito de 10%, a taxa de exatidão das redes neuronais foi de 100%. Dentre as 3 abordagens testadas na utilização dos dados, a abordagem que utiliza as amplitudes dos harmónicas foi a que apresentou a melhor eficácia no diagnóstico de curto-circuito no enrolamento do estator. Concretamente, com a melhor topologia obtiveram-se exatidões de 87% e 95% para os casos da utilização e sem utilização, respetivamente, das amostras com curto-circuito de 1%. |
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