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Identificação de barras quebradas em motores de indução através de parâmetros característicos e SVM

Triphasic induction machines (MIT) are the backbone in modern electromechanical conversion of energy, however, not even those simple and robust machines are completely failsafe, making a non-invasive damage identification method required, to make possible preemptive maintenance and avoid financial l...

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Autor principal:	Tischer, Rafael Mateus
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2021
Assuntos:	Sistemas de reconhecimento de padrões Aprendizado do computador Fourier, Transformadas de Pattern recognition systems Machine learning Fourier transformations CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23841
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spelling	riut-1-238412021-01-14T06:10:17Z Identificação de barras quebradas em motores de indução através de parâmetros característicos e SVM Rotoric damage identification on induction machines using characteristic parameters and SVM Tischer, Rafael Mateus Nakano, Alberto Yoshihiro Dalle Mole, Vilson Luiz Martins, Jefferson Gustavo Nakano, Alberto Yoshihiro Sistemas de reconhecimento de padrões Aprendizado do computador Fourier, Transformadas de Pattern recognition systems Machine learning Fourier transformations CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Triphasic induction machines (MIT) are the backbone in modern electromechanical conversion of energy, however, not even those simple and robust machines are completely failsafe, making a non-invasive damage identification method required, to make possible preemptive maintenance and avoid financial losses. The goal of this research is to create a database of electrical current signals extracted from an MIT, with and without rotoric damage to analyse the viability of using characteristic parameters and support vector machine (SVM) classifier to identify broken bars in the squirrel cage rotor. Os motores de indução trifásico (MIT) são parte fundamental da conversão eletromecânica em todos os ramos de atividade econômica, entretanto nem máquinas robustas como os MIT estão a prova de falhas e defeitos. Logo se faz necessário um método de detecção prévia de defeitos para possibilitar ações de manutenção planejada e evitar perdas financeiras. O objetivo desta pesquisa é criar um banco de dados de corrente elétrica de máquinas de indução com e sem defeito para analisar a viabilidade da utilização de parâmetros característicos e máquinas de vetores de suporte (SVM) na detecção de quebras e trincas nas barras do rotor gaiola de esquilo. 2021-01-13T17:52:26Z 2021-01-13T17:52:26Z 2017-11-13 bachelorThesis TISCHER, Rafael Mateus. Identificação de barras quebradas em motores de indução através de parâmetros característicos e SVM. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2017. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23841 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Toledo Brasil Engenharia Eletrônica UTFPR
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description	Triphasic induction machines (MIT) are the backbone in modern electromechanical conversion of energy, however, not even those simple and robust machines are completely failsafe, making a non-invasive damage identification method required, to make possible preemptive maintenance and avoid financial losses. The goal of this research is to create a database of electrical current signals extracted from an MIT, with and without rotoric damage to analyse the viability of using characteristic parameters and support vector machine (SVM) classifier to identify broken bars in the squirrel cage rotor.
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Identificação de barras quebradas em motores de indução através de parâmetros característicos e SVM

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