2 resultados para Sensor fault diagnosis

em Universidade Federal do Pará


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Desde a incorporação da automação no processo produtivo, a busca por sistemas mais eficientes, objetivando o aumento da produtividade e da qualidade dos produtos e serviços, direcionou os estudos para o planejamento de estratégias que permitissem o monitoramento de sistemas com o intuito principal de torna-los mais autônomos e robustos. Por esse motivo, as pesquisas envolvendo o diagnóstico de faltas em sistemas industriais tornaram-se mais intensivas, visto a necessidade da incorporação de técnicas para monitoramente detalhado de sistemas. Tais técnicas permitem a verificação de perturbações, falta ou mesmo falhas. Em vista disso, essa trabalho investiga técnicas de detecção e diagnostico de faltas e sua aplicação em motores de indução trifásicos, delimitando o seu estudo em duas situações: sistemas livre de faltas, e sobre atuação da falta incipiente do tipo curto-circuitoparcial nas espiras do enrolamento do estator. Para a detecção de faltas, utilizou-se analise paramétrica dos parâmetros de um modelo de tempo discreto, de primeira ordem, na estrutura autoregressivo com entradas exógenas (ARX). Os parâmetros do modelo ARX, que trazem informação sobre a dinâmica dominante do sistema, são obtidos recursivamente pela técnica dos mínimos quadrados recursivos (MQR). Para avaliação da falta, foi desenvolvido um sistema de inferência fuzzy (SIF) intervala do tipo-2, cuja mancha de incerteza ou footprint of uncertainty (FOU), características de sistema fuzzy tipo-2, é ideal como forma de representar ruídos inerentes a sistemas reais e erros numéricos provenientes do processo de estimação paramétrica. Os parâmetros do modelo ARX são entradas para o SIF. Algoritmos genéricos (AG’s) foram utilizados para otimização dos SIF intervalares tipo-2, objetivando reduzir o erro de diagnóstico da falta identificada na saída desses sistemas. Os resultados obtidos em teste de simulação computacional demonstram a efetividade da metodologia proposta.

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A crescente demanda por energia elétrica aliada à grande importância deste setor para o sistema econômico nacional tem levado o governo e empresas particulares a investirem em estudos que possibilitem melhorar o desempenho dos sistemas envolvidos nesse processo, em virtude dos relevantes ganhos que esta iniciativa pode produzir. Neste contexto, esse trabalho é uma contribuição ao estudo do desenvolvimento de uma metodologia de diagnóstico de defeitos para a máquina hidrogeradora número 3 da Usina Hidrelétrica de Coaracy Nunes, localizada no Estado do Amapá. Em muitas situações os métodos de análise de vibrações são utilizados para detectar a presença de falhas nesse tipo de máquina, neste trabalho também será utilizada a análise dos sinais de corrente para fornecer indicações similares. Este trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia de diagnóstico de defeito em máquinas elétricas através dos sinais de vibração e correlação com a análise da corrente do estator. No decorrer deste trabalho apresenta-se uma revisão bibliográfica das técnicas de monitoramento e diagnóstico das condições das máquinas elétricas, através dos ensaios de vibração correlacionados com as características da corrente estatórica. O resultado da correlação da medição de vibração com a medição de corrente se baseia em uma metodologia implementada por um sistema de aquisição e de processamento de dados desenvolvido na plataforma LabView. Os resultados experimentais foram obtidos a partir de defeitos mecânicos (desbalanceamento mecânico e defeitos nas pistas, externa e interna dos rolamentos) induzidos em uma bancada experimental concebida com intuito de representar um sistema de geração. Finalizando, os sinais de vibração e corrente foram analisados e comparados para verificar se os defeitos que foram evidenciados pelo método convencional de vibração alteravam o comportamento dos sinais de corrente. Os bons resultados desse trabalho mostram a viabilidade em estudos futuros nesta área.