Trabalho de Conclusão de Curso
Documento
Autoria
Unidade da USP
Data de Apresentação
Orientador
Banca
Spatti, Danilo Hernane
Suetake, Marcelo
Suetake, Marcelo
Título em Português
Identificação de falhas de máquinas elétricas rotativas usando sistemas inteligentes.
Palavras-chave em Português
Motor de indução trifásico
Sistemas inteligentes
Redes neurais artificiais
Classificador de falhas
Transformada discreta Wavelet
Variáveis estatísticas.
Motores de indução
Redes neurais
Falha
Análise de ondaletas
Sistemas inteligentes
Redes neurais artificiais
Classificador de falhas
Transformada discreta Wavelet
Variáveis estatísticas.
Motores de indução
Redes neurais
Falha
Análise de ondaletas
Resumo em Português
Atualmente, a maioria das indústrias utilizam motores em seus processos de fabricação de
produtos. Sendo assim, é plausível que sejam feitas manutenções contínuas nestes motores a
m de evitar uma possível quebra, interrompendo toda a linha de produção e gerando grandes
prejuízos. Dessa forma, busca-se em pesquisas uma melhor forma de tentar prever que um
motor está com uma falha, antes que este possa car seriamente dani cado. A literatura aponta
muitas maneiras de se encontrar possíveis problemas, e uma delas, que vem ganhando bastante
destaque, é a utilização de sistemas inteligentes para a classi cação destas falhas. Sendo assim,
este trabalho tem como objetivo implementar um classi cador de falhas de motores de indução
trifásicos utilizando sistemas inteligentes, mais especi camente redes neurais arti ciais.
Palavras-chave em Inglês
Three phase induction motor
Intelligent systems
Neural networks,
Fault classifier
Discrete wavelet transform,
Statistical variables
Intelligent systems
Neural networks,
Fault classifier
Discrete wavelet transform,
Statistical variables
Resumo em Inglês
Nowadays, most industries uses motors in their manufacturing processes of products. Thus, it
is desirable that maintenance on these motors are made to prevent a possible breakage, stopping
all the production lines and generating large losses. Therefore, research is made in order to nd
a better way to predict (forecast) if a motor is in malfunction (is not working well) before it can
be seriously damaged. The literature shows many ways to nd potential problems, and one of
them, which is receiving lot of attention is the use of intelligent systems for the classi cation of
these failures. Thus, this study aims to implement a fault classi er for three phase induction
motors using intelligent systems, more speci cally arti cial neural networks.
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Data de Publicação
2014-01-17
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