DETEÇÃO DE FALHAS EM MOTORES ELÉTRICOS ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO UTILIZANDO UMA REDE NEURAL ELM

Autores

  • Geraldo Luis Bezerra Ramalho Instituto Federal do Ceará - Campus Maracanaú
  • Adriano Holanda Pereira Instituto Federal do Ceará - Campus Maracanaú
  • Pedro Pedrosa Rebouças Filho Instituto Federal do Ceará - Campus Maracanaú
  • Cláudio Marques de Sá Medeiros Instituto Federal do Ceará - Campus Fortaleza

DOI:

https://doi.org/10.15628/holos.2014.1925

Resumo

O monitoramento das condições dos motores elétricos industriais fornece informações que auxiliam o planejamento as intervenções de manutenção antes da ocorrência de falhas. Este trabalho propõe uma nova abordagem para o monitoramento de condição operacionais de motores de indução trifásicos baseada na extração de características de um sinal de vibração obtido com acelerômetros MEMS. Os dados extraídos da decomposição do sinal de vibração, por Transformada Haar e através da dimensão fractal, são utilizadas para treinar uma rede neural ELM. Através do resultado de experimentos é demonstrada a viabilidade da metodologia para aplicação na detecção e identificação de falhas mecânicas e elétricas.

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Biografia do Autor

Geraldo Luis Bezerra Ramalho, Instituto Federal do Ceará - Campus Maracanaú

Doutor em Engenharia de Teleinformática pela UFC. Professor Efetivo do Campus Maracanaú / IFCE.

Adriano Holanda Pereira, Instituto Federal do Ceará - Campus Maracanaú

Mestre em Eng. Elétrica

Pedro Pedrosa Rebouças Filho, Instituto Federal do Ceará - Campus Maracanaú

Doutor em Eng. de Teleinformática

Cláudio Marques de Sá Medeiros, Instituto Federal do Ceará - Campus Fortaleza

Doutor em Eng. de Teleinformática

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Publicado

02/08/2014

Como Citar

Ramalho, G. L. B., Pereira, A. H., Rebouças Filho, P. P., & Medeiros, C. M. de S. (2014). DETEÇÃO DE FALHAS EM MOTORES ELÉTRICOS ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE PADRÕES DE VIBRAÇÃO UTILIZANDO UMA REDE NEURAL ELM. HOLOS, 4, 185–194. https://doi.org/10.15628/holos.2014.1925

Edição

Seção

ARTIGOS