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

Abstract

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.