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Type: Artigo de Evento
Title: Detecção de falhas de curto-circuito entre espiras de aerogeradores por meio de sinais de vibração
Authors: Ferreira Junior, Marcos Aurélio Araujo
Ohata, Elene Firmeza
Ramalho, Geraldo Luis Bezerra
Keywords: Monitoramento de condição;Detecção de falha;Aerogerador
Issue Date: 2018
Publisher: Sociedade Brasileira de Automática (SBA) - https://www.sba.org.br/; Galoá Science - https://galoa.com.br/ - ttps://cba2018.galoa.com.br/
Citation: FERREIRA JÚNIOR, Marcos Aurélio Araujo; OHATA, Elene Firmeza; RAMALHO, Geraldo Luis Bezerra. Detecção de falhas de curto-circuito entre espiras de aerogeradores por meio de sinais de vibração. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, XXII., 9 a 12 set., 2018, João Pessoa - PB - Brasil. Anais[…], Campinas, Galoá, v.1, n. 1 (2019): CBA2018.
Abstract in Brazilian Portuguese: O monitoramento de aero geradores para evitar falhas nos estágios iniciais evita quebras que podem provocar acidentes, especialmente incêndios. Este artigo apresenta uma metodologia para o monitoramento e detecção de curto-circuito entre espiras de aero geradores. O sinal de vibração do gerador é coletado com acelerômetros MEMS. Uma técnica de análise estrutural de sinais foi utilizada para idêntica padrões do sinal de vibração e um classificador foi utilizado para caracterizar as diferentes condições da máquina. O resultado foi avaliado em um sistema de simulação de aero gerador, composto por um conjunto de motor-gerador acionado por conversor de frequência. Usando um algoritmo de recomendação, os padrões detectados são analisados para fornecer uma informação sobre a condição do equipamento. Nos experimentos realizados foi obtida acurácia acima de 86% e sem falsos-positivos.
Abstract: Monitoring wind turbines in order to avoid failure in early stages avoids defects that can cause accidents, especially fires. This paper presents a methodology for monitoring and detecting short circuits in wind turbines coils. The vibration signal from the generator is collected with the MEMS accelerometers. A structural signal analysis technique was used to identify vibration signals patterns and a classifier was used to characterize the different machine conditions. The result was evaluated in a wind turbine simulation system, composed of a group of motor-generator controlled by a frequency converter. Using a recommendation algorithm, the detected patterns are analyzed to provide information about the condition of the equipment. In the performed experiments, we achieved a minimum accuracy of 86% and no false-positives.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/64876
ISSN: 2525-8311
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