Classificador fuzzy do grau de severidade da sobrecarga em motores de indução utilizando um microcontrolador

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMaciel, Ednilson Soares-
Autor(es): dc.contributorMaciel, Ednilson Soares-
Autor(es): dc.contributorRocha, Joaquim Eloir-
Autor(es): dc.contributorRigoni, Emerson-
Autor(es): dc.creatorJordan, Gerhard Dix-
Autor(es): dc.creatorLima, Luiz Felipe Miranda-
Autor(es): dc.creatorSantos, Rafael de Moura Marques dos-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:23:38Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:23:38Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-10-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-10-
Data de envio: dc.date.issued2018-06-19-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8241-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/674117-
Descrição: dc.descriptionIn the industrial environment one of the great challenges is to keep the driving machines in order to deliver the maximum capacity with minimal resources. It is essential to keep the high availability of them, but there are many variables involved in this operation, in which the induction motor has a high role. In the application of the predictive maintenance there is always a necessity of having a specialist to analyze the collected data. In this work was evaluated the technique of acquiring the absolute values of current of the stator along with the coil head temperature and inputting them in a Fuzzy specialist software programed from a data base collected through interviews with a specialist, using online data collection. With a Fuzzy algorithm, it allow us to diagnose if there is any anomaly in the working of the motor, thus generating a better decision making capability at the management level, because the motor condition is known through his grade of severity of operation. At the end of the implementation, the veracity of the obtained results was verified with the Matlab toolbox, getting similar results that validated the tests and confirmed the success of the proposed.-
Descrição: dc.descriptionNos ambientes industriais um dos grandes desafios é manter as máquinas motrizes de forma que produzam o máximo da sua capacidade com o mínimo de recursos. É indispensável que seja mantida a disponibilidade destas, porém muitas são as variáveis que envolvem o seu funcionamento, nas quais o motor de indução tem uma participação significativa. Na aplicação da manutenção preditiva, existe sempre a necessidade de um especialista para avaliar os dados coletados. Neste trabalho foi avaliada a técnica de se adquirir os valores absolutos das correntes do estator juntamente à temperatura de cabeça de bobina. Com isso, foi possível inseri-las em um software especialista Fuzzy confeccionado a partir de um banco de dados colhido através de entrevistas com um especialista. Com a utilização da coleta de dados online juntamente com o algoritmo Fuzzy permite-se diagnosticar se há alguma anomalia no funcionamento do motor, gerando assim uma melhor capacidade de tomada de decisão do nível gerencial, pois se sabe o estado de funcionamento do motor pelo grau de severidade da operação. Ao Final da implementação, a veracidade dos resultados obtidos foi verificada através da toolbox do Matlab, obtendo resultados similares que validaram os testes e confirmaram o sucesso da proposta.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherCurso de Engenharia de Controle e Automação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectMotores elétricos de indução-
Palavras-chave: dc.subjectManutenção-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas difusos-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas especialistas (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectArduino (Controlador programável)-
Palavras-chave: dc.subjectElectric motors, Induction-
Palavras-chave: dc.subjectMaintenance-
Palavras-chave: dc.subjectFuzzy Systems-
Palavras-chave: dc.subjectExpert systems (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectArduino (Programmable controller)-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::MAQUINAS ELETRICAS E DISPOSITIVOS DE POTENCIA-
Título: dc.titleClassificador fuzzy do grau de severidade da sobrecarga em motores de indução utilizando um microcontrolador-
Título: dc.titleFuzzy classification of overload severity degree on induction motors using a microcontroller-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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