Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Dissertações
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dc.creatorANTUNES, Harison Araujo-
dc.date.issued2020-08-07-
dc.identifier.urihttps://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2216-
dc.description.abstractPower transformers are generally the most expensive assets in an electrical system, in addition to being critical to the operation of the system or an industry in which an unscheduled shutdown can bring enormous economic damage. Thus, the detection of incipient failures and the verification of the condition of the equipment to avoid untimely stops are essential and can be achieved through periodic tests. The preventive and predictive maintenance of electrical transformers with the application of conventional techniques for analysis of gases dissolved in insulating oil are capable of indicating the types of failures: overheating, low intensity partial discharges, among others, however they do not identify the root cause of the diagnosed effects. Given this, there is the possibility of greater gains combining the predictive diagnosis with the technique of searching for the root cause of the failure, aiming at obtaining more in-depth diagnoses, allowing the blocking of the root cause. For this purpose, this dissertation proposes a methodology for monitoring and investigating failures in transformers. Therefore, it is expected that the use of the proposed tool will avoid the repetition of the problem or allow the anticipation of failure in other similar equipment. The proposed methodology is used in real cases, which demonstrates its great efficiency compared to conventional diagnostic techniques.pt_BR
dc.description.sponsorshipAgência 1pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Itajubápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAnálise de falhaspt_BR
dc.subjectAnálise de gases dissolvidospt_BR
dc.subjectAnálise da causa raiz de falhaspt_BR
dc.subjectTransformadores de potênciapt_BR
dc.subjectManutenção preventivapt_BR
dc.subjectManutenção preditivapt_BR
dc.titleMetodologia de acompanhamento e identificação de falha em transformadores (MAIFT): contribuição da identificação da causa raiz aliada à manutenção preditivapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.date.available2020-11-13-
dc.date.available2020-11-13T14:42:37Z-
dc.date.accessioned2020-11-13T14:42:37Z-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9276287010759027pt_BR
dc.contributor.advisor1WANDERLY NETO, Estácio Tavares-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0509196775353499pt_BR
dc.contributor.advisor-co1MUNIZ, Pablo Rodrigues-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4404912914498937pt_BR
dc.description.resumoTransformadores de potência geralmente são os ativos de maior custo em um sistema elétrico, além de serem críticos à operação do sistema ou de uma indústria em que uma parada não programada pode trazer enorme prejuízo econômico. Assim, a detecção de falhas incipientes e a verificação da condição do equipamento para se evitar paradas intempestivas se fazem primordiais e podem ser alcançadas por intermédio da realização periódica de ensaios e testes. As manutenções preventiva e preditiva de transformadores elétricos com a aplicação de técnicas convencionais para Análise de Gases Dissolvidos (AGD) em óleo isolante são capazes de indicar os tipos de falhas: sobreaquecimentos, Descargas Parciais (DP) de baixa intensidade entre outras, contudo não identificam a causa raiz dos efeitos diagnosticados. Diante disso, tem-se a possibilidade de maiores ganhos aliando o diagnóstico preditivo à técnica de busca pela causa raiz da falha, visando à obtenção de diagnósticos mais aprofundados, permitindo o bloqueio da causa raiz. Para tanto, esta dissertação propõe uma Metodologia de Acompanhamento e Investigação de Falhas em Transformadores (MAIFT). Sendo assim, espera-se que o uso da ferramenta proposta evite a repetição do problema ou permita antecipação à falha em outro equipamento similar. A MAIFT aqui desenvolvida é empregada em casos reais, o que demonstra a sua eficácia frente às técnicas convencionais de diagnóstico.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUNIFEIpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA::SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTENCIApt_BR
dc.relation.referencesANTUNES, Harison Araujo. Metodologia de acompanhamento e identificação de falha em transformadores (MAIFT): contribuição da identificação da causa raiz aliada à manutenção preditiva. 2020. 94 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2020.pt_BR
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