A carregar...
Publicação
Aprendizagem Automática para Deteção de Avarias em Rolamentos de Motores de Indução
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 12.11 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Os motores elétricos e sistemas que derivam dos mesmos, segundo a agência internacional
de energia, representam mais de 50% do consumo de eletricidade global, sendo
que a nível industrial, o consumo de energia elétrica dos motores elétricos corresponde
a cerca de 2/3 do consumo do sector. Dentro dos diversos tipos de motores elétricos,
o mercado apresenta os motores de indução como os mais bem sucedidos, sendo estes
reparados tipicamente 2 a 4 vezes ao longo do seu tempo de vida de 12 a 20 anos.
Apesar da baixa probabilidade de avaria, existe um grande interesse em evitar que
uma aconteça inesperadamente, especialmente para motores de grande importância. Este
interesse deve-se ao facto de que é estimado que uma paragem não programada possa
custar dez vezes mais que uma paragem programada, pelo que de uma perspetiva técnicoeconómica,
o investimento no melhoramento do rendimento e fiabilidade dos motores
elétricos é, em geral, muito atrativo para a grande maioria das indústrias.
Neste contexto, decorre na Altran Portugal o projecto REARM II (pRedictivE mAintenance
of electRic Motors II), cujos objetivos passam por desenvolver uma plataforma
de manutenção preditiva para motores elétricos de onde se pretende obter uma avaliação
do estado do motor e fazer a deteção de avarias ainda num estado inicial, fornecendo
atempadamente sinais de alarme acerca do estado de funcionamento do motor e minimizando
dessa forma a probabilidade da ocorrência súbita e intempestiva de uma avaria
catastrófica que implique a paragem imediata ou não programada de um motor. Fazendo
esta dissertação parte do projeto mencionado, a mesma foca-se no desenvolvimento de
um classificador para deteção de avarias nos rolamentos de um motor de indução trifásico
com base na análise da sua vibração e correntes elétricas, sendo que foram avaliados
diversos conjuntos de features resultantes de ambas as análises, assim como a frequência
de amostragem e período de análise mínimos para uma classificação bem sucedida, tendo
sido atingidos excelentes resultados.
Descrição
Palavras-chave
Motor de Indução Aprendizagem Automática Deteção de avarias nos rolamentos