UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Teses
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Tipo: Tese
Título: Estatística de Ordem Superior e Cicloestacionariedade no Diagnóstico Preditivo de Máquinas Elétricas.
Autor(es): LEITE, Valéria Cristina Maria Nascimento
Abstract: Rolamentos são elementos de máquinas amplamente utilizados em aplicações aeroespaciais e industriais para apoiar o eixo de rotação, reduzindo o atrito mecânico e o aquecimento. Esses componentes estão sujeitos a vários tipos de falhas que podem ser classificadas em: falhas um único ponto ou localizadas e falhas distribuídas. Uma maneira comum de detectar avarias localizadas no rolamento é através da análise e identificação das chamadas frequências características do rolamento. Neste trabalho, a análise do espectro do envelope quadrático baseado em curtose espectral será utilizada para identificar essas frequências. A fim de avaliar o desempenho da metodologia aplicada, testes experimentais foram realizados considerando rolamentos com falhas localizadas na pista externa. Neste contexto, este trabalho explora o conceito de manutenção baseada na condição (CBM) ou manutenção preditiva através do monitoramento e processamento dos sinais de vibração e corrente elétrica, gerados por um motor de indução trifásico, no qual os rolamentos em estudo foram instalados. O processamento desses sinais, baseado em estatísticas de ordem superior e na análise espectral do envelope quadrático, tem por objetivo detectar a falha, indicar sua localização e sua severidade. Dessa forma, o trabalho introduz uma nova abordagem para detecção de falhas em rolamentos com desempenho superior às técnicas tradicionais. O trabalho emprega ainda diferentes algoritmos para o cálculo da curtose espectral. Por fim, seguindo essa linha de estudo, são apresentadas propostas de trabalhos futuros incluindo a utilização da curtose espectral para o monitoramento da condição de transformadores de potência, através da estimativa de umidade no óleo isolante.
Citação: LEITE, Valéria Cristina Maria Nascimento. Estatística de Ordem Superior e Cicloestacionariedade no Diagnóstico Preditivo de Máquinas Elétricas. 2016. 139 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2016.
URI: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/726
Data do documento: Mar-2016
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