Registro fonte: Processamento de emissões acústicas aplicado a detecção de falhas em máquinas elétricas

Processamento de emissões acústicas aplicado a detecção de falhas em máquinas elétricas

This work presents an approach using two acoustic emission sensors and machine learning methods to detect and classify faults in line-fed three-phase induction motors operating in steady state and subject to different shaft loads. An investigation is performed on frequency characteristics of acousti...

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Autor principal:	Santos, Herman Lucas dos
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Análise espectral Motores elétricos de indução Motores elétricos Spectrum analysis Electric motors, Induction Electric motors CNPQ::ENGENHARIAS Engenharia Elétrica
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5178
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spelling	riut-1-51782020-09-17T06:01:07Z Processamento de emissões acústicas aplicado a detecção de falhas em máquinas elétricas Acoustic emission processing applied to electric machines fault detection Santos, Herman Lucas dos Scalassara, Paulo Rogério http://lattes.cnpq.br/5016119298122922 Scalassara, Paulo Rogério http://lattes.cnpq.br/5016119298122922 Pinheiro, Alan Petrônio http://lattes.cnpq.br/3149272924238565 Endo, Wagner http://lattes.cnpq.br/5229173673499346 Castoldi, Marcelo Favoretto http://lattes.cnpq.br/6178029384175205 Análise espectral Motores elétricos de indução Motores elétricos Spectrum analysis Electric motors, Induction Electric motors CNPQ::ENGENHARIAS Engenharia Elétrica This work presents an approach using two acoustic emission sensors and machine learning methods to detect and classify faults in line-fed three-phase induction motors operating in steady state and subject to different shaft loads. An investigation is performed on frequency characteristics of acoustic emission and vibration signals of three kinds of faults: broken rotor bars, damaged outer race bearing and stator windings short-circuit. The method is based in frequency peaks and correlations between the microphones signals. The data are analyzed for each of the mechanical configurations and compared to the healthy situation. The results show the features behavior by means of Kohonen Self Organizing Maps and the classification is done by a combination of Support Vector Machines with accuracy rates over 99.9 %. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Este trabalho apresenta uma abordagem que utiliza dois sensores de emissão acústica e métodos de aprendizagem de máquina para detectar e classificar falhas em motores de indução trifásicos com alimentação direta operando em regime permanente e com diferentes cargas em seu eixo. É feita uma investigação nas características de frequência da emissão acústica e vibração das falhas de barra de rotor quebradas, dano em pista externa de rolamento e curto circuito em enrolamentos de estator. O método é baseado em picos de frequência e correlações entre os sinais dos microfones. Os dados são analisados em cada configuração de estado mecânico e comparado com a situação do motor em condição normal. Os resultados mostram o comportamento das características através de Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen e a classificação é feita por uma combinação de Máquinas de Vetores de Suporte com taxas de acerto acima de 99.9 %. 2020-09-08T01:46:25Z 2020-09-08T01:46:25Z 2019-03-11 masterThesis SANTOS, Herman Lucas dos. Processamento de emissões acústicas aplicado a detecção de falhas em máquinas elétricas. 2019. 46 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2019. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5178 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica UTFPR
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description	This work presents an approach using two acoustic emission sensors and machine learning methods to detect and classify faults in line-fed three-phase induction motors operating in steady state and subject to different shaft loads. An investigation is performed on frequency characteristics of acoustic emission and vibration signals of three kinds of faults: broken rotor bars, damaged outer race bearing and stator windings short-circuit. The method is based in frequency peaks and correlations between the microphones signals. The data are analyzed for each of the mechanical configurations and compared to the healthy situation. The results show the features behavior by means of Kohonen Self Organizing Maps and the classification is done by a combination of Support Vector Machines with accuracy rates over 99.9 %.
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