Sobre a aplicação de sistemas inteligentes para diagnóstico de falhas em máquinas de indução - uma visão geral

Abstract

Muitas pesquisas estão sendo desenvolvidas buscando nos sistemas inteligentes soluções para diagnosticar falhas em máquinas elétricas. Estas falhas envolvem desde problemas elétricos, como curto-circuito numa das fases do estator, ate problemas mecânicos, como danos nos rolamentos. Dentre os sistemas inteligentes aplicados nesta área, destacam-se as redes neurais artificiais, os sistemas fuzzy, os algoritmos genéticos e os sistemas híbridos, como o neuro-fuzzy. Assim, o objetivo deste artigo é traçar um panorama geral sobre os trabalhos mais relevantes que se beneficiaram dos sistemas inteligentes nas diferentes etapas de análise e diagnóstico de falhas em motores elétricos, cuja principal contribuição está em disponibilizar diversos aspectos técnicos a fim de direcionar futuros trabalhos nesta área de aplicação.

Multi-Layer Perceptron para Detecção de Faltas em Aerogeradores Baseados na Máquina de Indução com Rotor em Gaiola

“…As redes neurais artificiais são uma das abordagens de aprendizado de máquina mais conhecidas, são capazes de reconhecer características dos sinais, identificar e diagnosticar falhas. Na identificação de faltas no estator da máquina de indução as redes neurais apresentam robustez ao ruido (Chow and Yee, 1991), (Ghate and Dudul, 2010), podem utilizar diferentes tipos de sinais (Ali et al, 2019), podem ser associadas a outras técnicas de aprendizado de máquina (Santos et al, 2012) e possuem uma implementação simples.…”

Condition-based diagnosis of mechatronic systems using a fractional calculus approach

“…However, its use has been restricted to some engineering problems (Santos, Silva, & Suetake, 2012), mainly due to the lack of a simple geometric and physical interpretation (Machado, 2013;Podlubny, 1994). In practice, the solution of a dynamic model of fractional order approximates comor plex behaviours emerging from systems with multiple interactions (Vinagre, 2007).…”