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Desenvolvimento, implementação e estudo de caso de um software para detecção automática de falhas em motores elétricos de indução e sistemas mancalizados via análise de vibração e temperatura

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metadataTrad.dc.contributor.author Piaia, Guilherme Angelo;
metadataTrad.dc.contributor.authorLattes http://lattes.cnpq.br/5934165414969787;
metadataTrad.dc.contributor.advisor Figueiredo, Rodrigo Marques de;
metadataTrad.dc.contributor.advisorLattes http://lattes.cnpq.br/0192178587738651;
metadataTrad.dc.publisher Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
metadataTrad.dc.publisher.initials Unisinos;
metadataTrad.dc.publisher.country Brasil;
metadataTrad.dc.publisher.department Escola Politécnica;
metadataTrad.dc.language pt_BR;
metadataTrad.dc.title Desenvolvimento, implementação e estudo de caso de um software para detecção automática de falhas em motores elétricos de indução e sistemas mancalizados via análise de vibração e temperatura;
metadataTrad.dc.description.resumo Falhas em equipamentos industriais acarretam parada de produção, prejuízos e por consequência, perda de competitividade com aquelas que mitigam estes problemas. O desenvolvimento e implementação de soluções que busquem detectar e identificar falhas nestes equipamentos são, em sua maioria, indispensáveis para se minimizar os prejuízos de produção e os potenciais riscos à saúde das pessoas que trabalham nestes ambientes. Presente nestas máquinas, estão os motores elétricos de indução, que acoplados em um sistema mancalizado, criam o movimento necessário para a realização da atividade objetivo da máquina. Estas partes que se movimentam, com o uso ou com alguma adversidade, em algum momento entrarão em colapso, evidenciando a falha, sendo então necessário o monitoramento dos mesmos em tempo real para se prever e evitá-las. O atual estado da arte apresenta alguns trabalhos que consideram a energia da vibração no espectro, mas a construção de um sistema que monitore em tempo real e pode ser usado em diversos dispositivos, não foram encontrados trabalhos neste sentido. O presente trabalho propõe uma solução que integra software e hardware para resolver o problema antes citado, inclusive em tempo real e que aprende o comportamento do equipamento, sugerindo regiões de alerta e perigo, servindo de ferramenta para tomada de decisões. Para o desenvolvimento, as grandezas físicas de vibração foram utilizadas, com técnicas de processamento de sinais e machine learning (aprendizado de máquina). Após o desenvolvimento e implementação, a solução foi empregada em um estudo de caso em empresas de diferentes ramos da indústria, que obtiveram resultados positivos. A solução conseguiu armazenar, processar e disponibilizar os dados de vibração e temperatura em tempo real, onde o sistema detectou com antecedência em um dos casos, e no outro, mesmo com o estado avançado de desgaste do equipamento, segundo a norma ISO 10816-1, demonstrar que o equipamento se encontrava em estado severo.;
metadataTrad.dc.description.abstract Faults in industrial equipment lead to production interruptions, losses and, consequently, loss of competitiveness with those that mitigate these problems. The development and implementation of solutions that seek to detect and identify faults in this equipment are, mostly indispensable to minimize production losses and potential risks to the health of people working in these environments. Present in these machines, the engines induction motors, which coupled in a bearing system, create the necessary movement to carry out the objective activity of the machine. These moving parts, with the use or with any adversity, at some point they will collapse, showing the fault, so it is necessary to monitor them in real time to predict and avoid them. The current state-of-the-art presents some works that consider the vibration energy in the spectrum, but the construction of a system that monitors in real time and can be used in several devices, no works were found in this sense. This work presents a solution that integrates software and hardware for solve the aforementioned problem, including in real time and that learns the behaviour equipment, suggesting regions of alert and danger, serving as a tool for taking decisions. For the development, the physical quantities of vibration were used, together with signal processing techniques and machine learning. After development and implementation, the solution was used in a case study in companies from different branches of industry, which obtained very positive results. The solution was able to store, process and make available the vibration and temperature data in real time, where the system detected in advance in one case, and not the other, despite the advanced state of wear of the equipment, according to an ISO 10816-1 standard, demonstrate that the equipment was in severe condition.;
metadataTrad.dc.subject Análise de vibração e temperatura; Detecção de falhas; Monitoramento em tempo real; Motores elétricos de indução; Aprendizado de máquina; Vibration; Fault analysis; Vibration and temperature analysis; Fault detection; Real time monitoring; Machine learning; Induction motor;
metadataTrad.dc.subject.cnpq ACCNPQ::Engenharias::Engenharia Elétrica;
metadataTrad.dc.type Dissertação;
metadataTrad.dc.date.issued 2021-10-15;
metadataTrad.dc.description.sponsorship Nenhuma;
metadataTrad.dc.rights openAccess;
metadataTrad.dc.identifier.uri http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11336;
metadataTrad.dc.publisher.program Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica;


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