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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Castoldi, Marcelo Favoretto | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0001-6199-8327 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6178029384175205 | - |
Autor(es): dc.contributor | Goedtel, Alessandro | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/1920650157123774 | - |
Autor(es): dc.contributor | Spatti, Danilo Hernane | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/7371885828178292 | - |
Autor(es): dc.contributor | Aguiar, Manoel Luis de | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5860694940411843 | - |
Autor(es): dc.contributor | Castoldi, Marcelo Favoretto | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6178029384175205 | - |
Autor(es): dc.contributor | Souza, Wesley Angelino de | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8594457321079718 | - |
Autor(es): dc.creator | Bianchini, Carolina Alves | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T13:10:30Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T13:10:30Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-30 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-30 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-02-07 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31011 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1108620 | - |
Descrição: dc.description | The wide use of three-phase induction motors (TIM) in various industry sectors encourages the search for techniques of monitoring and diagnosing defects in these machines to avoid production downtime and unforeseen maintenance. Among the TIM’s components with more occurrences of failures is the bearing, whose fault detection can be performed by analyzing the behavior of some motor variables, such as vibration and/or stator current, and its identification, using artificial intelligence. However, few studies on the modeling and simulation of these faults present a viable resource to cover several engines and specific operating conditions, such as different levels of loads and supplies. Therefore, this work aims to develop a model for TIM’s bearing failure simulations that provides current data of a stator phase to analyze this statistical features in the time and frequency domains. From information extracted from simulated and experimental current datasets of 1 and 2 HP motors, samples with 23 statistical attributes were submitted to unsupervised (Kohonen self-organizing network) and supervised classifications (Random Forest, k-Nearest Neighbors, Multilayer Perceptron and Support Vector Machine). The high accuracy rates and 𝐹1-score obtained in the classifications between healthy and faulty engines can validate the use of this artificial database linked to experimental observations in order to make the diagnosis of bearing failures currently performed more robust. In addition, the generated topological maps allow verifying the proximity between simulated and experimental samples when clusterized, given the similarity between their characteristics. To check the generalization of the proposed model, the supervised algorithms were also trained and tested with simulated data from different motor powers, along with the experimental samples of 1 and 2 HP engines, obtaining rates above 94,00%. | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | A vasta utilização dos motores de indução trifásicos (MIT) em diversos setores da indústria instiga a busca por técnicas de monitoramento e diagnóstico de defeitos nessas máquinas a fim de evitar paradas na produção e manutenções imprevistas. Dentre os componentes do MIT com mais ocorrências de falhas está o rolamento, cuja detecção de falhas pode ser efetuada por meio da análise do comportamento de algumas variáveis do motor, como vibração e/ou corrente do estator, e sua identificação, a partir de inteligência artificial. Porém, há poucos estudos sobre a modelagem e simulação dessas falhas, as quais se apresentam como um recurso viável para abranger diversos motores e condições específicas de funcionamento, como diferentes níveis de cargas e alimentações. Logo, este trabalho busca elaborar um modelo para simulações de falhas de rolamento no MIT que forneça dados de corrente de uma fase do estator para análise de suas características estatísticas no domínio do tempo e da frequência. A partir dessas informações extraídas de bancos de dados de corrente simulados e obtidos experimentalmente em bancada de teste de motores de 1 e 2 CV, amostras com 23 atributos estatísticos foram submetidas a classificações não-supervisionada (Rede auto-organizável de Kohonen) e supervisionadas (Floresta Aleatória, k-Vizinhos Mais Próximos, Perceptron Multicamadas e Máquina de Vetores de Suporte). As altas taxas de acurácia e 𝐹1-score obtidas nas classificações entre motores saudáveis e com falhas podem validar a utilização desse banco de dados artificial atrelado a observações experimentais de modo a tornar mais robusto o diagnóstico de falhas de rolamento executado atualmente. Além disso, os mapas topológicos gerados permitem verificar a proximidade entre amostras simuladas e experimentais quando agrupadas, visto a semelhança entre suas características. Para verificar a capacidade de generalização do modelo proposto, os algoritmos supervisionados foram também treinados e testados com dados simulados de diversas potências de motores, juntamente às amostras experimentais de motores de 1 e 2 CV, obtendo taxas acima de 94,00%. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Cornelio Procopio | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Motores elétricos de indução | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rolamentos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Padrões de produção | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric motors, Induction | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bearings (Machinery) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Production standards | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Elétrica | - |
Título: dc.title | Diagnóstico de falhas localizadas de rolamento em motores de indução trifásicos a partir de um modelo matemático | - |
Título: dc.title | Diagnosis of localized bearing faults in three-phase induction motors from a mathematical model | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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