Registro fonte: Classificação de diferentes métodos de filtragem aplicados ao diagnóstico de falhas de estator em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência

Classificação de diferentes métodos de filtragem aplicados ao diagnóstico de falhas de estator em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência

This course conclusion work proposes a study related to performance comparison of different filtering methods applied to the diagnosis of stator faults in three-phase induction motors driven by frequency inverters. The paper also proposes the use of the following filtering methods (i) Kernel, (ii) P...

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Autor principal:	Gonçalves, Gabriel Aoki
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:	Motores elétricos de indução Localização de falhas (Engenharia) Redes Neurais Artificiais Electric motors, Induction Fault location (Engineering) Neural networks (Computer science) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28763
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id	riut-1-28763
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spelling	riut-1-287632022-06-09T06:08:16Z Classificação de diferentes métodos de filtragem aplicados ao diagnóstico de falhas de estator em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência Gonçalves, Gabriel Aoki Godoy, Wagner Fontes Godoy, Wagner Fontes Palácios, Rodrigo Henrique Cunha Bassetto, Edson Luis Motores elétricos de indução Localização de falhas (Engenharia) Redes Neurais Artificiais Electric motors, Induction Fault location (Engineering) Neural networks (Computer science) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA This course conclusion work proposes a study related to performance comparison of different filtering methods applied to the diagnosis of stator faults in three-phase induction motors driven by frequency inverters. The paper also proposes the use of the following filtering methods (i) Kernel, (ii) Principal Components Analysis, (I) Wavelet. In the classification stage the following classifiers will be used: Random Forest, Radial Basis Function (RBF Network) and k-Nearest Neighbors (k-NN). Analysis of each of the filters were carried out within each of the classifiers, in order to better compare results and, consequently, make a more effective assessment. Este trabalho de conclusão de curso propõe um estudo relacionado à comparação de desempenho de diferentes métodos de filtragem aplicados ao diagnóstico de falhas de estator em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência. O trabalho propõe ainda o emprego dos seguintes métodos de filtragem (6) Kernel, (I) Análise de Componentes Principais, (iii) Wavelet. Na etapa de classificação serão utilizados os seguintes classificadores: Random Forest, Função de Base Radial (RBF Network) e k-Vizinhos mais próximos (k-NN). Foram realizadas as análises de cada um dos filtros dentro de cada um dos classificadores, para fim de uma melhor comparação de resultados e, consequentemente uma avaliação mais eficaz. 2022-06-08T14:55:40Z 2022-06-08T14:55:40Z 2020-10-21 bachelorThesis GONÇALVES, Gabriel Aoki. Classificação de diferentes métodos de filtragem aplicados ao diagnóstico de falhas de estator em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2020. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28763 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio Brasil Engenharia Elétrica UTFPR
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description	This course conclusion work proposes a study related to performance comparison of different filtering methods applied to the diagnosis of stator faults in three-phase induction motors driven by frequency inverters. The paper also proposes the use of the following filtering methods (i) Kernel, (ii) Principal Components Analysis, (I) Wavelet. In the classification stage the following classifiers will be used: Random Forest, Radial Basis Function (RBF Network) and k-Nearest Neighbors (k-NN). Analysis of each of the filters were carried out within each of the classifiers, in order to better compare results and, consequently, make a more effective assessment.
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Classificação de diferentes métodos de filtragem aplicados ao diagnóstico de falhas de estator em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência

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