Avaliação do
Você é humano?
8
5
=
Denunciar conteúdo impróprio
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Identificação de falhas em motores de indução empregando redes neurais
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1115512
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Nakano, Alberto Yoshihiro | - |
| Autor(es): dc.contributor | Bombacini, Marcos Roberto | - |
| Autor(es): dc.contributor | Dalle Mole, Vilson Luiz | - |
| Autor(es): dc.contributor | Nakano, Alberto Yoshihiro | - |
| Autor(es): dc.contributor | Pfrimer, Felipe Walter Dafico | - |
| Autor(es): dc.creator | Milani, Victor Hugo | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T13:34:06Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T13:34:06Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-15 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35277 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1115512 | - |
| Descrição: dc.description | Three-phase induction motors (TIM) are very often found in the industry. Yet, in several situ-ations, they are exposed to improper conditions such as high pressure and temperature, load variations and continuous vibration. Such conditions leave them vulnerable to failure (from exter-nal or internal sources) unwanted on industrial processes. In this context, predictive maintenance plays a relevant role, where the diagnosis and detection of failure in a timely manner allows an increase of the motor working life and enables the decrease of costs. Thus, it's important that methods of failure detection are developed to perform predictive maintenance. The traditional methods of failure acquisition are based on deterministic models, that lead to the elaboration of complex softwares and makes its management and maintenance difficult. Therefore, the failure acquisition based on conventional computerized techniques have been replaced for systems based on computer intelligence. This work aimed at developing a method of rotor failure identification in squirrel cage induction motors using Artificial Neural Networks. The use of Neural Networks could substantially decrease the number of sensors that monitor the operational conditions of a TIM. Such sensors contribute directly to the increase in the traditional technique implementation costs. To achieve this, characteristic features extracted from the current signature from motors with and without broken bars in the rotor were studied. These features were applied in Feed Forward Neural Networks to classify motors with and without broken bars and also identify the number of broken bars. | - |
| Descrição: dc.description | Motores de indução trifásicos (MIT) estão presentes em muitas atividades industriais. Contudo, em muitas situações, ficam sujeitos a condições inadequadas tais como temperaturas e pressões elevadas, variações de carga e vibrações constantes. Tais condições, os deixam mais suscetíveis a falhas, seja de natureza externa ou interna, indesejadas no processo industrial. Neste contexto, a manutenção preditiva desempenha um papel relevante, onde a detecção e o diagnóstico de falhas em tempo hábil possibilita o aumento do tempo de uso do motor e a possibilidade de diminuição de custos. Assim, é importante que sejam desenvolvidos métodos de detecção de falhas para realização de manutenção preditiva. Os métodos tradicionais para a identificação de falhas são fundamentados em modelos determinísticos, os quais levam à elaboração de programas complexos, dificultando seu gerenciamento e manutenção. Em vista disso, a identificação de falhas baseada em técnicas computadorizadas convencionais tem sido substituída por sistemas baseados em inteligência computacional. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um método de identificação de falhas nas barras do rotor gaiola de esquilo de um MIT por meio de Redes Neurais Artificiais. O uso de Redes Neurais poderia reduzir significativamente o número de elementos sensores que monitoram as condições de operação de um MIT. Tais sensores contribuem de forma direta para o aumento dos custos de implementação das técnicas tradicionais. Para isso foram estudados parâmetros extraídos da assinatura de corrente de entrada de motores com e sem barras quebradas. Estes parâmetros foram utilizados no treinamento de Redes Neurais \textit{Feed Forward} para classificação de motores com e sem barras quebradas e também para a identificação da quantidade de barras quebradas. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Toledo | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Engenharia Eletrônica | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Motores elétricos de indução | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de reconhecimento de padrões | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento de sinais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Electric motors, Induction | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Pattern recognition systems | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Signal processing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | - |
| Título: dc.title | Identificação de falhas em motores de indução empregando redes neurais | - |
| Título: dc.title | Identification of induction motors failures using neural networks | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
Não existem arquivos associados a este item.
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma:
- O Termo de Uso pode ser modificado pela CAPES a qualquer tempo, sem necessidade de notificação prévia, sendo que tais modificações serão válidas a partir da data de sua veiculação neste portal;
- Para aprovação de cadastro do usuário ao sistema, a CAPES pode requisitar o fornecimento de informações, haja vista a política de segurança adotada, objetivando resguardar a segurança dos usuários nesse ambiente virtual;
- O usuário aceita e declara compreender que, em razão do peculiar ambiente da Internet, a CAPES não poderá garantir que o acesso ao site seja livre de erros ou problemas decorrentes de casos fortuitos, internos ou externos, casos de força maior ou ainda de outros casos não inteiramente sujeitos a controle direto dos administradores do site e, portanto o usuário se obriga a isentar a CAPES de quaisquer reclamações ou indenizações. A CAPES também não se responsabiliza por interrupções, interceptações, invasões, disseminação de vírus ou outros atos ilícitos, típicos e atípicos de ambiente virtual, e de web, dos quais a CAPES não tenha tido intenção deliberada de participar ou praticar;
- O usuário aceita e declara compreender que qualquer texto, marca, áudio, imagem, ou conteúdo veiculados no site são protegidos por direitos de propriedade intelectual o qual deve ser respeitado de acordo com a licença concedida pelo respectivo detentor dos referidos direitos, sob pena de apuração das responsabilidades cabíveis;
-
Desta forma a CAPES se exime de toda e qualquer responsabilidade por eventuais perdas, danos e prejuízos de qualquer natureza decorrentes:
- Do descumprimento da lei, da moral e dos bons costumes, como consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da infração aos direitos de propriedade intelectual e industrial, segredos empresariais, compromissos contratuais de qualquer tipo, direitos à honra, à intimidade pessoal e familiar, à imagem das pessoas, direitos de propriedade e de toda e qualquer natureza pertencentes a um terceiro por consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da falta de veracidade, precisão, exatidão, pertinência e/ou atualidade dos conteúdos;
- Da inadequação para qual seja o propósito, ou da frustração, das expectativas geradas pelos conteúdos;
- Exceto quando mencionado explicitamente, ou quando se tratar de citação de material alheio ou ilustração, nos limites estabelecidos pela Lei 9.610/98, todo o Conteúdo textual original do Portal eduCAPES está disponível livremente para leitura, entre outros direitos, conforme definido na licença Creative Commons;
- A CAPES não se responsabiliza pelos comentários, opiniões, informações, depoimentos, mensagens, vídeos, textos, imagens, áudios ou qualquer outro tipo de conteúdo que sejam, postados, publicados e disponibilizados através do Portal eduCAPES pelos usuários, sendo a responsabilidade civil e criminal atribuída única e exclusivamente ao autor dos comentários, opiniões, informações, ou mensagens. Todo o conteúdo publicado por usuários são de responsabilidade exclusiva dos mesmos e de caráter completamente independente, sendo que todo e qualquer tipo de opinião, ideal e/ou posição expressados não refletem necessariamente o ponto de vista e a posição do Portal eduCAPES e/ou da CAPES. A CAPES se reserva o direito de armazenar as informações destes autores e/ou Usuários, a fim de viabilizar sua identificação;
- O usuário aceita e declara compreender que a CAPES poderá disponibilizar no Portal eduCAPES, links de acesso para outros sites e endereços virtuais administrados, controlados ou operados por terceiros. Qualquer site conectado a partir do eduCAPES não está sob o controle da CAPES;
- A CAPES não assume nenhuma responsabilidade ou obrigação por qualquer informação, comunicação ou material encontrado em tais sites, ou em qualquer site conectado a tais sites. A CAPES não assume qualquer responsabilidade pelos serviços ou funcionalidades ali dispostos, sendo a decisão de utilização e a forma de relacionamento com os mesmos de exclusiva responsabilidade do usuário, que inclusive isenta a CAPES de fiscalizar o conteúdo ou zelar pela integridade de tais sites ou endereços virtuais.
- O usuário aceita e declara compreender que o acesso a determinadas áreas do site será restrito. Para acessá-las, o usuário deverá fazer o login e cadastrar uma senha de acesso. A senha é individual, sigilosa e intransferível, sendo o usuário o único responsável pela guarda da mesma. O usuário assume toda e qualquer responsabilidade pelo mau uso ou pela utilização da senha por terceiros;
- A CAPES reserva o direito de excluir o cadastro, de excluir o material submetido ou proibir o acesso do usuário ao portal eduCAPES no caso de qualquer abuso ou indício de prática ilícita no uso do site ou de qualquer uso não autorizado ou proibido pelo usuário, nos termos da legislação brasileira;
- As condições estabelecidas no Termo de Aceite e Uso do Site são regidas pela lei brasileira. Sob nenhuma circunstância o usuário deverá violar qualquer lei usando o portal eduCAPES para propósitos que incluam, mas não limitados a isso, difamação ou perturbação de outros, violação de direitos de propriedade intelectual ou de terceiros, envio de material obsceno ou ofensivo, vírus, arquivos corrompidos, ou outros programas que poderiam danificar ou alterar este site ou os computadores de empresa ou de terceiros;
- A CAPES reserva o direito de retirar qualquer conteúdo que infrinja a lei, a moral e os bons costumes nos termos da legislação vigente e também na hipótese de o conteúdo não se coadunar com as finalidades educativas do Portal. A CAPES garante o direito de defesa e contraditório dos usuários. O usuário reconhece que o material enviado por terceiros, que não a CAPES, não é endossado pela mesma.
Concordo e desejo baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo