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Uso de Curvas Principais na Classificação de Falhas em Motor de Indução Trifásico
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Neste artigo é proposto um método de manutenção preditiva de motores elétricos, por meio da classificação de falhas nos rolamentos do motor. O método consiste em quatro etapas: aquisição de sinais, extração de características, projeto do classificador e análise dos resultados. A aquisição de sinais foi feita por meio de um acelerômetro de 3 eixos acoplado a um motor de indução trifásico. Os sinais de vibração foram coletados utilizando uma placa Arduino. A extração de parâmetros foi realizada utilizando Estatísticas de ordem superior (EOS) por meio dos cumulantes de segunda e quarta ordens com atraso zero. Para o projeto do classificador foram utilizadas Curvas Principais via algoritmo k-segmentos. Para testes, foram avaliadas três condições do rolamento dianteiro do motor: rolamento sem falhas, rolamento com falha na pista externa e rolamento com falha nas duas pistas. Resultados de classificação em fase de teste apresentaram taxas de acerto acima de 95%.
Title: Uso de Curvas Principais na Classificação de Falhas em Motor de Indução Trifásico
Description:
Neste artigo é proposto um método de manutenção preditiva de motores elétricos, por meio da classificação de falhas nos rolamentos do motor.
O método consiste em quatro etapas: aquisição de sinais, extração de características, projeto do classificador e análise dos resultados.
A aquisição de sinais foi feita por meio de um acelerômetro de 3 eixos acoplado a um motor de indução trifásico.
Os sinais de vibração foram coletados utilizando uma placa Arduino.
A extração de parâmetros foi realizada utilizando Estatísticas de ordem superior (EOS) por meio dos cumulantes de segunda e quarta ordens com atraso zero.
Para o projeto do classificador foram utilizadas Curvas Principais via algoritmo k-segmentos.
Para testes, foram avaliadas três condições do rolamento dianteiro do motor: rolamento sem falhas, rolamento com falha na pista externa e rolamento com falha nas duas pistas.
Resultados de classificação em fase de teste apresentaram taxas de acerto acima de 95%.
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