Please use this identifier to cite or link to this item: http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/10074
Document Type: Dissertação
Title: Detecção de barras falhadas em motores de indução utilizando um filtro gaussiano passa faixa
Other Titles: Detection of failed bars in induction engines using a gaussian filter passes band
Authors: Souza, Mateus Ventura
Issue Date: 15-Aug-2018
Advisor: Riffel, Douglas Bressan
Resumo : Os motores de indução trifásicos são provavelmente hoje as máquinas rotativas mais importantes no setor industrial já que são amplamente utilizados nas mais variadas aplicações e estão presentes em praticamente todos os tipos de acionamentos. Estima-se que quase 80% do total de motores elétricos usados na indústria para transformação de energia elétrica em energia mecânica são de Indução. Naturalmente isso proporciona a busca por ferramentas que ofereçam maior eficiência e segurança aos sistemas de manutenção dos motores. Um problema de fundamental importância no processo de manutenção preditiva desses motores elétricos, é a detecção de falhas de maneira antecipada para evitar a parada de produção. Esse trabalho se propõe a detectar falhas nas barras dos rotores. Na literatura existem várias técnicas abordadas, algumas usando o motor em seu estado estacionários e outras utilizando a partida do motor. Em todas elas a detecção da falha na barra acontece, em seu melhor caso, após a falha completa da primeira barra. Esse trabalho, então, propõe uma nova metodologia para detecção da falha na barra quando essa ainda não estiver completamente falhada, mas com aumento da resistência no circuito da barra falhada. Para tal, utilizou-se um filtro passa faixa gaussiano com seleção otimizada da largura de faixa e largura de banda de frequência. Esse filtro funciona como uma otimização da Transformada Wavelet Discreta e detecta a presença da falha na barra utilizando o sinal de partida do motor. A técnica proposta foi aplicada em motores com rotores fabricados, pela empresa WEG, especificamente para esse trabalho e com falhas características previamente conhecidas e também foi aplicada em rotores simulados. A quantificação do grau de severidade da falha foi feita utilizando a ferramente de Energia Teager. Os experimentos foram feitos através de simulações em um software de simulação matemática e em motores reais com testes em bancada e os resultados comprovaram a eficácia do método proposto.
Abstract: Three-phase induction motors are probably today the most important rotary machines in the industrial sector since they are widely used in the most varied applications and are present in almost all types of drives.It is estimated that almost 80% of the total electric motors used in the industry for transformation from electrical energy to mechanical energy are Induction Engines. Of course this provides the search for tools that offer greater efficiency and safety to engine maintenance systems. A problem of fundamental importance in the predictive maintenance process of these electric motors is the detection of failures in advance to avoid the production stoppage. This work proposes to detect faults in the rotor bars. In the state of the state there are several techniques covered, some using the engine in its steady state and others using the engine starting. In all of them the detection of the fault in the bar occurs, at its best, after the complete failure of the first bar. This work, then, proposes a new methodology for detecting the failure of the bar when it has not yet completely failed, but with increased resistance in the failed bar circuit. For this, a Gaussian bandpass filter with optimized selection of bandwidth and frequency bandwidth was used.This filter acts as an optimization of the Discrete Wavelet Transform and detects the presence of the fault in the bar using the motor start signal. The proposed technique was applied in motors with rotors manufactured by the company WEG specifically for this work and with previously known characteristic faults and was also applied in simulated rotors. The quantification of the degree of fault severity was done using the Teager Energy tool. The experiments were done through simulations in a mathematical simulation software and in real engines with bench tests and the results proved the effectiveness of the proposed method.
Keywords: Engenharia elétrica
Motores elétricos de indução
Filtros elétricos
Filtros elétricos digitais
Motor de indução
Filtros
Filtros digitais
Filtro passa faixa
Análise de falhas
Diagnóstico de falhas
Barras falhadas
Induction motor
Filters
Digital filters
Band pass filter
Failure analysis
Fault diagnostics
Failed bars
Subject CNPQ: ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Language: por
Institution: Universidade Federal de Sergipe
Program Affiliation: Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Citation: SOUZA, Mateus Ventura. Detecção de barras falhadas em motores de indução utilizando um filtro gaussiano passa faixa. 2018. 109 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2018.
URI: http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/10074
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
MATEUS_VENTURA_SOUZA.pdf8,2 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.