Transformada Wavelet para detecção de barras quebradas em Motores de Indução Trifásicos

Carlos Alberto Nóbrega Sobrinho

ORCID iD Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB) Brasil

Abel Cavalcante Lima Filho

Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Alexander Patrick Chaves de Sena

ORCID iD Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Pernambuco (IFPE) Brasil

Jorge Nei Brito

ORCID iD Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ) Brasil

Jobson Francisco da Silva

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB) Brasil

Ícaro Meireles Mafaldo

ORCID iD Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Resumo

Os motores elétricos são responsáveis por 95% da fonte primária de movimento das nações industrializadas. Desses, 90% são Motores de Indução Trifásicos (MIT), estando presentes em praticamente todos os setores industriais. Devido a sua relevância no setor produtivo, é importante que os motores sejam devidamente monitorados, com o intuito de se evitarem interrupções da produção e desastres operacionais. Este trabalho, portanto, tem o objetivo de estudar e desenvolver um sistema para diagnosticar falhas de barras quebradas em um motor de indução trifásico, realizando a análise de variáveis mecânicas (vibração) e elétricas (corrente elétrica, torque no entreferro e eficiência energética). Especificamente, foi pretendida a avaliação da expressividade dos sinais na presença de barras quebradas, aplicando-se, como ferramentas de análise, as transformadas de Fourier e Wavelet. O sistema deverá ser capaz de realizar o acompanhamento da severidade da falha no MIT, ao tempo em que as barras forem furadas (quebradas), antes da quebra total do equipamento. A instalação do sistema no motor deverá ser totalmente não invasiva, podendo ser realizada com o motor em operação. Resultados experimentais são apresentados para observação das estratégias propostas, avaliando-se a eficiência da detecção das avarias em ampla faixa de carga da máquina com acionamento direto da rede.

Palavras-chave


Eficiência energética; Análise de falhas; Análise espectral; Análise Wavelet


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Referências


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DOI: http://dx.doi.org/10.18265/1517-03062015v1n42p72-83

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