Reconhecimento de padrões de falhas em motores trifásicos utilizando redes neurais

dc.contributor.advisorMaitelli, André Laurindopt_BR
dc.contributor.advisor-co1Salazar, Andrés Ortizpt_BR
dc.contributor.advisor-co1IDpor
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7865065553087432por
dc.contributor.advisorIDpor
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0477027244297797por
dc.contributor.authorReis, Aderson Jamier Santospt_BR
dc.contributor.authorIDpor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6867792015895014por
dc.contributor.referees1Ferreira, Jossana Maria de Souzapt_BR
dc.contributor.referees1IDpor
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7691693293898376por
dc.contributor.referees2Paiva, José Alvaro dept_BR
dc.contributor.referees2IDpor
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6136888701626547por
dc.date.accessioned2014-12-17T14:55:47Z
dc.date.available2011-06-22pt_BR
dc.date.available2014-12-17T14:55:47Z
dc.date.issued2010-02-19pt_BR
dc.description.abstractThis work presents a diagnosis faults system (rotor, stator, and contamination) of three-phase induction motor through equivalent circuit parameters and using techniques patterns recognition. The technology fault diagnostics in engines are evolving and becoming increasingly important in the field of electrical machinery. The neural networks have the ability to classify non-linear relationships between signals through the patterns identification of signals related. It is carried out induction motor´s simulations through the program Matlab R & Simulink R , and produced some faults from modifications in the equivalent circuit parameters. A system is implemented with multiples classifying neural network two neural networks to receive these results and, after well-trained, to accomplish the identification of fault´s patterneng
dc.description.resumoEste trabalho apresenta um sistema de diagnóstico de falhas (rotor, estator e contaminação) do motor de indução trifásico através dos parâmetros do circuito equivalente e utilizando técnicas de reconhecimento de padrões. A tecnologia de detecção de falhas em motores está evoluindo e tornando cada vez mais importante na área de máquinas elétricas. As redes neurais possuem a habilidade de classificar relações não lineares entre sinais através da identificação de padrões dos sinais relacionados. São realizados simulações do motor de indução através do programa Matlab R & Simulink R e produzido alguns tipos de falhas no conjunto a partir de modificações nos parâmetros do circuito equivalente. É implementado um sistema com múltiplos classificadores neurais para receber estes resultados e, após o treinamento, realizar a identificação dos padrões de falhaspor
dc.description.sponsorshippt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationREIS, Aderson Jamier Santos. Reconhecimento de padrões de falhas em motores trifásicos utilizando redes neurais. 2010. 88 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2010.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15341
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicaçõespor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectMotor de induçãopor
dc.subjectReconhecimento de padrõespor
dc.subjectRedes neurais artificiaispor
dc.subjectCircuito equivalentepor
dc.subjectInduction motoreng
dc.subjectPatterns recognitioneng
dc.subjectArtificial neural networkseng
dc.subjectEquivalent circuiteng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titleReconhecimento de padrões de falhas em motores trifásicos utilizando redes neuraispor
dc.typemasterThesispor

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