Identificação de padrões de contaminação em óleo de transformador através da monitoração acústica das descargas parciais.

No setor elétrico, os transformadores de potência são componentes fundamentais e sua confiabilidade é um fator de vital importância para a operação do sistema. Um comportamento adequado destes transformadores depende em grande parte da saúde de seu isolamento. Sendo formado normalmente por óleo mineral e celulose, o sistema de isolamento é dinâmico, suas condições estão sempre se alterando dependendo do regime de funcionamento, de condições ambientais e da manutenção. Mantê-lo em boa forma depende de um bom programa de monitoramento das suas condições de modo a compor um sistema de diagnóstico e prognóstico que permita intervenções apenas quando necessário e evitando, assim, interrupções inesperadas. Dentre os diversos parâmetros que devem ser monitorados, o nível de umidade aparece como um dos mais importantes, uma vez que seu excesso, sob certas condições, pode destruir o equipamento ao provocar um curto-circuito. Assim, a avaliação da condição deste componente se torna uma necessidade que tem motivado o desenvolvimento de métodos inovadores na área de manutenção preditiva de transformadores. Esta tese apresenta uma metodologia não invasiva para detectar variações de umidade no óleo isolante. Para isso, aproveita a atividade de descargas parciais do transformador, utilizando seus sinais de emissão acústica para obter as informações necessárias. As descargas parciais são pequenos arcos elétricos que ocorrem no interior do isolamento, podendo ser detectadas por sensores acústicos instalados do lado de fora do transformador. Como essas emissões acústicas viajam pelo interior do equipamento, atravessando parte do sistema de isolamento, passam a transportar informações sobre seus percursos. Este trabalho mostra que é possível extrair aquelas informações relativas ao teor de umidade do óleo isolante a partir dos sinais acústicos. Estes sinais são processados de modo a obter parâmetros representativos e relacionados à umidade utilizando a Transformada Wavelet Discreta. Posteriormente, estes parâmetros são analisados com a técnica de Análise de Componentes Principais. Experimentos conduzidos em laboratório demonstram a viabilidade da técnica e abrem caminho para uma nova metodologia de monitoramento de condições totalmente não invasiva

Localização de descargas parciais em transformadores pela análise da emissão acústica

The transformers are among the most important equipments in the electric system. Non-scheduled suspensions can bring considerable nuisance and large financial losses. The only way to avoid the problems caused by flaws in transformers is through a good maintenance strategy. A typical flaw that deserves special attention is the partial discharge because its silent development and capability to cause non-scheduled suspensions in the transformer. Partial discharge is a problem in the electrical insulation that reveals itself over tiny arcs into the dielectric material. It degrades the insulation until the complete fault and possible destruction of the equipment. Partial discharge activity in transformer must be monitored in the way to keep track its evolution and plan an intervention before the occurrence of a catastrophic fault. Among of different measurement methods of partial discharge in transformers, the acoustic emission technique deserves attention. It captures acoustic signals emitted by discharges in every location into the transformer. One of its advantages is the ability to locate the source of partial discharge. However, to feature theses acoustic signals is an important task of the location methods. Only detect partial discharge activity into de transformer is not enough to an efficient maintenance in this equipment. It’s imperative to know the location where the defect is developing itself to make possible an assessment of the risk and the planning an intervention. The objective of this work is to present the development of a partial discharge localization algorithm using acoustic emissions. This is an initial work where the basic tools are developed to realize this task. The localization algorithm is divided in two stages: to extract features of the signals and the localization itself. The feature extraction is accomplished through the Discrete Wavelet Transform. The localization is performed by a Genetic Algorithm. Experiments in a test tank simulate partial discharges in insulation oil and provide signals to analyze its features and to test the localization algorithm.Os transformadores estão entre os equipamentos mais importantes do sistema elétrico. Interrupções não programadas geram grandes transtornos e enormes prejuízos financeiros. A única forma de se evitar paradas inesperadas por defeitos de qualquer natureza nestes equipamentos é através de uma boa estratégia de manutenção. Um tipo de defeito que merece destaque por se desenvolver silenciosamente e ser capaz de produzir uma interrupção inesperada no transformador é a descarga parcial. Tratase de um problema no sistema de isolamento, que se manifesta através de minúsculos arcos elétricos no interior do material dielétrico, causando sua degradação até culminar com a falha completa e possível destruição do equipamento. A atividade de descargas parciais em transformadores deve ser monitorada de forma a acompanhar a evolução deste problema para se planejar uma intervenção antes de ocorrer uma falha catastrófica. Dentre as diferentes formas de medição de descargas parciais em transformadores, destaca-se a técnica de emissão acústica. Através dela, é possível captar sinais acústicos emitidos pelas descargas em um ponto qualquer do transformador. Uma de suas principais vantagens em relação às demais técnicas é sua capacidade de localizar as descargas parciais no interior do equipamento. Caracterizar os sinais acústicos emitidos por elas é uma tarefa muito importante para os métodos de localização. Apenas detectar a atividade de descarga parcial no interior de um transformador não é suficiente para realizar uma manutenção eficiente deste equipamento. É necessário conhecer o local onde o defeito está se desenvolvendo, possibilitando uma avaliação do risco e o planejamento da intervenção. Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de um algoritmo de localização de descargas parciais em transformadores utilizando sinais acústicos. Trata-se de um trabalho inicial, onde são desenvolvidas as ferramentas básicas para realização desta tarefa, que se divide em duas etapas: extrair características dos sinais e fazer a localização propriamente dita. A extração de parâmetros dos sinais é feita com a Transformada Wavelet Discreta. O cálculo da posição onde ocorrem as descargas é realizado através de um Algoritmo Genético. Experimentos em um tanque de testes simulam descargas parciais em óleo isolante, fornecendo sinais para análise de características e para testes do algoritmo de localização

Bearing Fault Detection in Induction Machine Using Squared Envelope Analysis of Stator Current

In this chapter, motor current signature analysis based on squared envelope spectrum is applied in order to identify and to estimate the severity of outer race bearing faults in induction machine. This methodology is based on conventional vibration analysis techniques, however, it is, non-invasive, low cost, and easier to implement. Bearing fault detection and identification in induction machines is of utmost importance in order to avoid unexpected breakdowns and even a catastrophic event. Thus, bearing fault characteristic components are extracted combining summation of phase currents, prewhitening, spectral kurtosis and squared envelope spectrum analysis. Experimental results with a 0.37 W, 60 Hz, and three-phase induction machine demonstrated the methodology effectiveness

Identificação de padrões de contaminação em óleo de transformador através da monitoração acústica das descargas parciais.

Submitted by repositorio repositorio ([email protected]) on 2018-06-07T13:09:09Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_0038249.pdf: 1571441 bytes, checksum: 03b625bd89393e47d3798110f7088933 (MD5)Made available in DSpace on 2018-06-07T13:09:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_0038249.pdf: 1571441 bytes, checksum: 03b625bd89393e47d3798110f7088933 (MD5) Previous issue date: 2011-07No setor elétrico, os transformadores de potência são componentes fundamentais e sua confiabilidade é um fator de vital importância para a operação do sistema. Um comportamento adequado destes transformadores depende em grande parte da saúde de seu isolamento. Sendo formado normalmente por óleo mineral e celulose, o sistema de isolamento é dinâmico, suas condições estão sempre se alterando dependendo do regime de funcionamento, de condições ambientais e da manutenção. Mantê-lo em boa forma depende de um bom programa de monitoramento das suas condições de modo a compor um sistema de diagnóstico e prognóstico que permita intervenções apenas quando necessário e evitando, assim, interrupções inesperadas. Dentre os diversos parâmetros que devem ser monitorados, o nível de umidade aparece como um dos mais importantes, uma vez que seu excesso, sob certas condições, pode destruir o equipamento ao provocar um curto-circuito. Assim, a avaliação da condição deste componente se torna uma necessidade que tem motivado o desenvolvimento de métodos inovadores na área de manutenção preditiva de transformadores. Esta tese apresenta uma metodologia não invasiva para detectar variações de umidade no óleo isolante. Para isso, aproveita a atividade de descargas parciais do transformador, utilizando seus sinais de emissão acústica para obter as informações necessárias. As descargas parciais são pequenos arcos elétricos que ocorrem no interior do isolamento, podendo ser detectadas por sensores acústicos instalados do lado de fora do transformador. Como essas emissões acústicas viajam pelo interior do equipamento, atravessando parte do sistema de isolamento, passam a transportar informações sobre seus percursos. Este trabalho mostra que é possível extrair aquelas informações relativas ao teor de umidade do óleo isolante a partir dos sinais acústicos. Estes sinais são processados de modo a obter parâmetros representativos e relacionados à umidade utilizando a Transformada Wavelet Discreta. Posteriormente, estes parâmetros são analisados com a técnica de Análise de Componentes Principais. Experimentos conduzidos em laboratório demonstram a viabilidade da técnica e abrem caminho para uma nova metodologia de monitoramento de condições totalmente não invasiva