Registro fonte: Classificação de defeitos de barras quebradas de rotor em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência utilizando transformada wavelet

Classificação de defeitos de barras quebradas de rotor em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência utilizando transformada wavelet

Due to the important role played by the induction motors in the industry it is necessary to develop predictive tools that offer support for the correct diagnosis and classification of failures still in the initial phase, allowing an increase in productivity and reducing of the economic losses genera...

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Autor principal:	Lima, Natan Takeo Noda
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Sistemas de controle inteligente Motores elétricos de indução Rotores Intelligent control systems Electric motors, Induction Rotors Engenharias
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7188
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spelling	riut-1-71882020-11-10T18:07:04Z Classificação de defeitos de barras quebradas de rotor em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência utilizando transformada wavelet Lima, Natan Takeo Noda Godoy, Wagner Fontes Godoy, Wagner Fontes Finocchio, Marco Antonio Ferreira Palácios, Rodrigo Henrique Cunha Sistemas de controle inteligente Motores elétricos de indução Rotores Intelligent control systems Electric motors, Induction Rotors Engenharias Due to the important role played by the induction motors in the industry it is necessary to develop predictive tools that offer support for the correct diagnosis and classification of failures still in the initial phase, allowing an increase in productivity and reducing of the economic losses generated by unwanted stops. This work presents a study related the failures of broken rotor bars in three-phase induction motors driven by different frequency inverters. For the pre-processing of the current signals using the Discrete Wavelet Transform, where they are applied directly to the signs of the stator currents. For the diagnosis and the classification of the severity level of faults are used and compared two different techniques of machine learning: (i) Decision Trees and (ii) Random Forest. Devido ao importante papel desempenhado pelos motores de indução na indústria torna-se necessário o desenvolvimento de ferramentas preditivas que ofereçam suporte para o correto diagnóstico e a classificação de falhas ainda em fase inicial, permitindo aumento na produtividade e redução das perdas econômicas geradas por paradas indesejadas. Este trabalho apresenta um estudo relacionado as falhas de barras quebradas de rotor em motores de indução trifásicos acionados por diferentes inversores de frequência. Para o pré-processamento dos sinais de correntes utiliza-se a Transformada Wavelet Discreta, onde são aplicados diretamente os sinais das correntes de estator. Para o diagnóstico e a classificação do nível de severidade das falhas são utilizadas e comparadas duas técnicas distintas de aprendizado de máquina: (i) Árvores de Decisão e (ii) Random Forest. 2020-11-10T18:07:04Z 2020-11-10T18:07:04Z 2018-06-08 bachelorThesis LIMA, Natan Takeo Noda. Classificação de defeitos de barras quebradas de rotor em motores de indução trifásicos acionados por inversores de frequência utilizando transformada wavelet. 2018. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2018. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7188 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio Brasil Engenharia Elétrica UTFPR
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description	Due to the important role played by the induction motors in the industry it is necessary to develop predictive tools that offer support for the correct diagnosis and classification of failures still in the initial phase, allowing an increase in productivity and reducing of the economic losses generated by unwanted stops. This work presents a study related the failures of broken rotor bars in three-phase induction motors driven by different frequency inverters. For the pre-processing of the current signals using the Discrete Wavelet Transform, where they are applied directly to the signs of the stator currents. For the diagnosis and the classification of the severity level of faults are used and compared two different techniques of machine learning: (i) Decision Trees and (ii) Random Forest.
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