Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6959
Título: Análise das características dos sinais de corrente para a identificação de falhas em motores de indução
Autor(es): Vasconcellos, Giovane Oliveira
Orientador(es): Galvis Manso, Juan Carlos
Yared, Glauco Ferreira Gazel
Membros da banca: Galvis Manso, Juan Carlos
Yared, Glauco Ferreira Gazel
Bastos, Renan Fernandes
Tiago, Marcelo Moreira
Palavras-chave: Correntes elétricas
Sistemas de energia elétrica
Curtos-circuitos
Transformadores elétricos
Máquinas elétricas
Motores elétricos de indução
Data do documento: 2024
Referência: VASCONCELLOS, Giovane Oliveira. Análise das características dos sinais de corrente para a identificação de falhas em motores de indução. 2024. 123 f. Monografia(Graduação em Engenharia Elétrica) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2024.
Resumo: O foco deste trabalho está na Análise de Assinatura de Corrente de Motor (MCSA) e na aplicação da Transformada de Clarke para a identificação de falhas em motores de indução trifásicos. Essas técnicas visam detectar defeitos como barras quebradas, excentricidade, desalinhamento, curtos-circuitos e falhas nos rolamentos. O estudo envolveu testes em seis motores, cinco dos quais foram fornecidos pela universidade (quatro frequentemente usados no laboratório para aulas práticas e um motor novo equipado com um freio ajustável) e um motor funcional fornecido pelo professor orientador, que será chamado de motor de teste WEG. Foram realizados ensaios em laboratório, incluindo testes com e sem carga nos motores da universidade. Para o motor com freio ajustável, os dados foram extraídos com e sem o freio aplicado. Para o motor de teste WEG, foram introduzidos defeitos como acúmulo de sujeira, obstrução da gaiola (que guia e separa as esferas dentro do rolamento) e abertura do anel externo do rolamento. Durante os testes, sinais de corrente foram coletados nos domínios do tempo e da frequência e posteriormente analisados usando as técnicas mencionadas. Os resultados obtidos permitiram verificar a eficácia da MCSA e da Transformada de Clarke na detecção das falhas mencionadas. Nos motores da universidade, os padrões de frequência identificados permitiram a detecção de falhas de curtos-circuitos e desalinhamento, com todos os motores apresentando essas falhas quando conectados ao gerador de corrente contínua. No entanto, para as outras falhas estudadas, não foram identificadas frequências de interesse que indicassem problemas. Ao analisar os dados do motor novo com o freio aplicado, falhas de excentricidade, desalinhamento e curtos-circuitos foram perceptíveis. Em suma, o estudo de desalinhamento foi identificado em 100% dos casos em que foi estudado. No motor de teste WEG, os danos induzidos nos rolamentos não foram evidenciados nas equações de MCSA. No entanto, quando o rolamento foi submetido a testes extremos, vibrações significativas foram notadas e a falha de excentricidade foi identificada em duas de suas fases. Ao realizar o teste da Transformada de Clarke nos motores, um padrão hexagonal é observado no gráfico de Lissajous. Com a aplicação de carga, a figura parece deslocar-se 30º. Sem carga ou falhas nos rolamentos, as linhas do gráfico apresentam menos ruídos. No entanto, com carga, freio ou falhas nos rolamentos, aparecem distorções, especialmente notáveis no motor de teste WEG com rolamentos defeituosos. Contudo, ao comparar os gráficos de Lissajous dos motores, não é possível identificar falhas específicas, pois as distorções observadas não indicam claramente uma falha característica.
Resumo em outra língua: The focus of this work is on Motor Current Signature Analysis (MCSA) and the application of the Clarke Transform for identifying faults in three-phase induction motors. These techniques aim to detect defects such as broken bars, eccentricity, misalignment, short circuits, and bearing failures. The study involved tests on six motors, five of which were provided by the university (four frequently used in the laboratory for practical classes and one new motor equipped with an adjustable brake) and a functional motor provided by the supervising professor, which will be referred to as the WEG test motor. Laboratory tests were conducted, including tests with and without load on the university motors. For the motor with the adjustable brake, data were extracted with and without the brake applied. For the WEG test motor, defects such as dirt accumulation, cage obstruction (which guides and separates the balls within the bearing), and opening of the bearing’s outer ring were introduced. During the tests, current signals were collected in both time and frequency domains and later analyzed using the mentioned techniques. The obtained results allowed the verification of the effectiveness of MCSA and the Clarke Transform in detecting the mentioned faults. In the university motors, the identified frequency patterns enabled the detection of short-circuit and misalignment faults, with all motors presenting these faults when connected to the DC generator. However, for the other studied faults, no frequencies of interest indicating problems were identified. When analyzing the data from the new motor with the brake applied, eccentricity, misalignment, and short-circuit faults were noticeable. In summary, the misalignment study was identified in 100% of the cases where it was studied. In the WEG test motor, the induced bearing damage was not evident in the MCSA equations. However, when the bearing was subjected to extreme tests, significant vibrations were noted, and eccentricity failure was identified in two of its phases. When performing the Clarke Transform test on the motors, a hexagonal pattern is observed in the Lissajous plot. With the application of load, the figure seems to shift by 30º. Without load or bearing faults, the lines in the plot exhibit less noise. However, with load, brake, or bearing faults, distortions appear, especially noticeable in the WEG test motor with defective bearings. Nevertheless, when comparing the Lissajous plots of the motors, specific faults cannot be identified, as the observed distortions do not clearly indicate a characteristic fault.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6959
Aparece nas coleções:Engenharia Elétrica - JMV

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
MONOGRAFIA_AnáliseCaracterísticasSinais .pdfComprovação de Teoria15,67 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens na BDTCC estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.