Instabilidades MHD no Tokamak TCABR

Este trabalho descreve o estudo das instabilidades magneto-hidro-dinâmicas (MHD) comumente observadas nas descargas elétricas de plasma no tokamak TCABR, do Instituto de Física da USP. Dois diagnósticos principais foram empregados para observar essas instabilidades: um conjunto poloidal de 24 bobinas magnéticas (bobinas de Mirnov) colocadas próximas à borda do plasma e um medidor de emissões na faixa do Ultra Violeta e de raios X moles com 20 canais (sistema SXR), cujo circuito de condicionamento de sinais foi aprimorado como parte deste trabalho. Esses diagnósticos foram escolhidos porque fornecem informações complementares, uma vez que o sistema SXR observa a parte central da coluna de plasma, enquanto as bobinas de Mirnov detectam as instabilidades MHD na região mais externa da coluna. As informações coletadas por esses diagnósticos foram submetidas à análise espectral com resolução temporal e espacial, possibilitando determinar a evolução das características espectrais e espaciais das instabilidades MHD observadas. Essas análises revelaram que durante a etapa inicial da formação do plasma (quando a corrente de plasma ainda está aumentando) ilhas magnéticas com números de onda decrescente, identificadas como sendo modos kink de borda, são detectadas nas bobinas de Mirnov. Após a formação do plasma, quando os parâmetros de equilíbrio estão relativamente estáveis (platô), oscilações são detectadas tanto nas bobinas de Mirnov quanto no sistema de SXR, indicando a presença de instabilidades MHD em toda a coluna de plasma. Em geral as oscilações medidas nas bobinas de Mirnov tem baixa amplitude e correspondem a pequenas ilhas magnéticas que foram identificadas como sendo modos de ruptura (modos tearing). Por outro lado, as instabilidades na região central foram identificadas como dentes de serra, que correspondem a relaxações periódicas da região interna à superfície magnética com fator de segurança q=1 e que são acompanhadas de oscilações precursoras, cuja amplitude depende da fase do ciclo de relaxação. Devido à essa modulação de amplitude, aparecem picos de frequência satélite nos espectrogramas dos sinais do SXR. Além disso, devido ao fato dos ciclos de relaxação não serem sinusoidais, os harmônicos da frequência de relaxação também aparecem nesses espectrogramas. No entanto, em muitas descargas do TCABR, a intensidade das oscilações medidas nas bobinas de Mirnov aumentam significativamente durante o platô, com efeitos sobre a frequência de todas as instabilidades MHD, até mesmo sobre os dentes de serra localizados na região central da coluna. Em todos os casos, observou-se que durante o platô a frequência das ilhas magnéticas coincide com a frequência das oscilações precursoras do dente de serra, apesar de serem duas instabilidades distintas, localizadas em posições radiais muito diferentes. Essa coincidência de frequências possibilitou descrever a evolução em frequência de todas as oscilações detectadas em diversos diagnósticos com base em apenas duas frequências básicas: a dos ciclos de relaxação dente de serra e a das ilhas magnéticas.

Aplicação de técnicas inteligentes com análise no domínio do tempo para reconhecimento de defeitos em motores de indução trifásicos

Os motores de indução trifásicos são os principais elementos de conversão de energia elétrica em mecânica motriz aplicados em vários setores produtivos. Identificar um defeito no motor em operação pode fornecer, antes que ele falhe, maior segurança no processo de tomada de decisão sobre a manutenção da máquina, redução de custos e aumento de disponibilidade. Nesta tese são apresentas inicialmente uma revisão bibliográfica e a metodologia geral para a reprodução dos defeitos nos motores e a aplicação da técnica de discretização dos sinais de correntes e tensões no domínio do tempo. É também desenvolvido um estudo comparativo entre métodos de classificação de padrões para a identificação de defeitos nestas máquinas, tais como: Naive Bayes, k-Nearest Neighbor, Support Vector Machine (Sequential Minimal Optimization), Rede Neural Artificial (Perceptron Multicamadas), Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction e C4.5 Decision Tree. Também aplicou-se o conceito de Sistemas Multiagentes (SMA) para suportar a utilização de múltiplos métodos concorrentes de forma distribuída para reconhecimento de padrões de defeitos em rolamentos defeituosos, quebras nas barras da gaiola de esquilo do rotor e curto-circuito entre as bobinas do enrolamento do estator de motores de indução trifásicos. Complementarmente, algumas estratégias para a definição da severidade dos defeitos supracitados em motores foram exploradas, fazendo inclusive uma averiguação da influência do desequilíbrio de tensão na alimentação da máquina para a determinação destas anomalias. Os dados experimentais foram adquiridos por meio de uma bancada experimental em laboratório com motores de potência de 1 e 2 cv acionados diretamente na rede elétrica, operando em várias condições de desequilíbrio das tensões e variações da carga mecânica aplicada ao eixo do motor.