Diagnóstico preditivo de avarias em motores de indução trifásicos com mesa e teoria de conjuntos aproximados

Abstract

Atualmente, as necessidades de redução dos custos de produção e aumento da produtividade fazem com que a confiabilidade do processo produtivo se torne cada vez mais importante. Desta forma, a importância do setor de manutenção é cada vez maior, favorecendo o aparecimento de novas técnicas de manutenção, principalmente técnicas preditivas que se utilizam de sistemas de monitoração contínua do equipamento. As indústrias continuam a procura de métodos de identificação e predição de falhas em equipamentos. Uma prova disso é que os fabricantes de equipamentos buscam a cada dia colocar novas tecnologias no mercado. Um dos novos métodos que vem ganhando espaço na indústria é a análise do sinal de corrente de uma das fases do motor, conhecida como Motor Current Signature Analysis (MCSA). Um dos problemas dessa técnica era que, até o presente momento, quando se falava em MCSA logo se associava ao diagnóstico de barras quebradas e excentricidade do air gap. A localização de problemas puramente mecânicos através do espectro de corrente ficava sempre em segundo plano, principalmente o diagnóstico de problemas na carga acoplada. Tal fato limitava a aplicação de MCSA no meio industrial. Por esta razão, este trabalho propõe, como uma de suas contribuições, o estabelecimento de padrões inéditos de falhas na carga acoplada. Outro avanço que vem sendo perseguido é o diagnóstico automático de falhas. Neste caso, este trabalho propõe a aplicação inédita da Teoria de Conjunto Aproximados ao diagnóstico de avarias em motores de indução trifásicos (MIT). No decorrer desta tese o leitor poderá identificar as razões que justificam essa aplicação e os ganhos que podem ser obtidos com a aplicação de TCA à manutenção preditiva. Com as duas contribuições apresentadas neste trabalho, espera-se que a monitoração de motores de indução via sinais elétricos passe a ser cada vez mais utilizada na indústria, complementando o trabalho executado por outras técnicas de predição e aumentando a confiabilidade do processo produtivo. Além do aumento da confiabilidade do processo, outros impactos são esperados como a redução do custo com homem-hora na coleta de dados, aumento da segurança dos funcionários coletores, suporte ao diagnóstico de falhas e aumento da disponibilidade de máquina e o conseqüente aumento da produtividade. Desta forma, se estes impactos forem sentidos na indústria este trabalho terá atingido seu objetivo