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Título: Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha
Autor(es): Seronato, André Luiz
Manika Neto, Pedro
Orientador(es): Maciel, Ednilson Soares
Palavras-chave: Motores elétricos de indução
Motores - Defeitos
Manutenção
Electric motors, Induction
Motors - Defects
Maintenance
Data do documento: 9-Fev-2015
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: SERONATO, André Luiz; MANIKA NETO, Pedro. Detecção de defeitos em motores de indução utilizando a análise das correntes de linha. 2015. 114 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2015.
Resumo: Nos ambientes industriais um dos grandes desafios é manter as máquinas motrizes de forma que produzam o máximo de sua capacidade com o mínimo de recursos, uma vez que estas são de extrema importância para os mais diversos processos produtivos. É indispensável que seja mantida a alta disponibilidade delas, porém muitas são as variáveis que envolvem o seu funcionamento, nas quais o motor de indução tem uma participação significativa. Assim, existe uma grande exigência com relação à confiabilidade de processos produtivos e redução de custos, neste cenário as técnicas de manutenção preditiva se tornam ferramenta essencial. Neste trabalho foi avaliada a técnica EPVA (Extended Park Vector Approach) para a detecção de defeitos em motores de forma não invasiva, evitando a necessidade de parar o processo produtivo para a verificação de uma condição anormal. A técnica permite projetos de monitoramento online de máquinas através da leitura de apenas duas correntes elétricas com instalação de sondas corrente de efeito hall em painéis de alimentação de motores aliadas a softwares específicos. Como proposto, foi verificado de forma satisfatória que a técnica possibilita, através de análise do vetor concórdia das correntes e pelo seu respectivo espectro de frequência, a detecção de defeitos de desbalanceamentos de tensões, desalinhamentos entre máquinas e abertura de barras do rotor, considerando duas situações de carga, comprovando a teoria estudada.
Abstract: In industrial environments a great challenge is to keep driving machines in order to deliver the maximum capacity with minimal resources, as these are extremely important for diferent processes. It is essential to keep the high availability of them, but there are many variables involved in its operation, in which the induction motor has a significant participation. Thus, there is a great requirement regarding the reliability of production processes and reducing costs, in this scenario the predictive maintenance techniques become a essential tool. In this work was evaluated the EPVA technique (Extended Park Vector Approach) for the detection of motor defects in a noninvasively ways, avoiding the need to stop the production process for the verification of an abnormal condition. The technique allows machines online monitoring projects reading only two electrical currents with the installation of Hall-effect current sensors in motor power panels allied with specific software. As proposed, was verified in a satisfactory way that the technique through the Concordia vector analysis and its corresponding frequency spectrum, detect voltage imbalances defects, misalignment between machines and the opening of the rotor bars, considering two load situations, proving the theory studied.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3889
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