Objetivo:
Oferecer conhecimento sobre detecção de falhas
em motores de indução trifásicos através
de técnicas convencionais, preditivas e de inteligência
artificial aos profissionais responsáveis pelo desempenho, confiabilidade
e disponibilidade destes equipamentos. Serão apresentados casos
reais de detecção de falhas através destas técnicas
tanto de origem mecânica como de origem elétrica.
Recomendado
para:
Engenheiros, mecânicos, eletricistas,
eletromecânicos, técnicos e supervisores de manutenção
preditiva.
Programa:
1. Introdução
.
. 1.1. Síntese das Pesquisas Realizadas
pelo EPRI e IEEE
.
. 1.2. Principais Fontes de Defeitos nos Motores
Elétricos
.
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.1.2.1. Defeitos no Estator
.
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.1.2.2. Defeitos no Rotor
.
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.1.2.3. Micro-Soldagem ou Descascamento na Pista
Externa do Rolamento
.
. 1.3. Considerações finais
2. Fundamentos Básicos dos Motores de Indução
Trifásicos
.
. 2.1. Características Construtivas
.
. .
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.2.1.1. Rotor de Gaiola
.
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. .
.2.1.2. Rotor de Anéis Bobinados
.
. 2.2. Campo Magnético Girante
.
. 2.3. Velocidade Síncrona
.
. 2.4. Princípio do Motor de Indução
Trifásico
.
. 2.5. Curto-Circuito Equivalente do Motor de Indução
Trifásico
3. Técnicas Tradicionais para Testes em Motores Elétricos
.
. 3.1. Rigidez dielétrica
.
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.3.1.1. Características da tensão
aplicada
.
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.3.1.2. Tempo de duração do ensaio
.
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.3.1.3. Espessura do material
.
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.3.1.4. Influência da temperatura
.
. 3.2. Constante dielétrica
.
. 3.3. Distribuição do campo elétrico
entre lâminas paralelas
.
. 3.4. Isolantes industriais sólidos
.
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.3.4.1. Mica
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.3.4.2. Vidro
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.3.4.3. Materiais Cerâmicos
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.3.4.4. Papéis isolantes fibrosos
.
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.3.4.5. Papel Isolante "nomex"
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.3.4.6. Vernizes Isolantes
.
. 3.5. Causas que levam à deterioração
dos materiais isolantes em máquinas elétricas
.
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.3.5.1. Elevação da Temperatura
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.3.5.2. Esforços elétricos
.
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.3.5.3. Esforços ambientais
.
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.3.5.4. Esforços mecânicos
.
. 3.6. Principais testes utilizados para detecção
da baixa isolação
.
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.3.6.1. Teste com corrente contínua
.
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.3.6.2. Megômetro ou Megger
.
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.3.6.3. Teste com corrente alternada
.
. 3.7. Casos Práticos: Megômetro,
Hipot e Surge Test.
.
. 3.8. Considerações finais
4. Técnicas Preditivas para Detecção de Falhas
em Motores Elétricos
.
. 4.1. Análise de Vibração
.
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.4.1.1. Introdução ao Processamento
de Sinais
.
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. 4.1.1.1. Tipos de Sinais e sua Representação
Espectral
.
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. 4.1.1.2. Entendendo o Processamento de Sinais
.
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. 4.1.1.3. Pontos de Medição
.
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. 4.1.1.4. Domínio do Tempo
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. 4.1.1.5. Aquisição do Sinal
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. 4.1.1.6. Processamento do Sinal
.
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. 4.1.1.7. Domínio da Frequência
.
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. 4.1.1.8. Faixa de Frequência / Número
de Linhas
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.4.1.2. Defeitos de origem mecânica
.
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. 4.1.2.1. Desbalanceamento
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. 4.1.2.2. Desalinhamento
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. 4.1.2.3. Eixo Torto ou Empenado
.
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. 4.1.2.4. Folga Mecânica
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. 4.1.2.5. Truncamento
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. 4.1.2.6. Mancais
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. 4.1.2.7. Ventilação
.
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.4.1.3. CASOS PRÁTICOS: Detecção
de falhas através da Análise Vibração
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. 4.1.3.1. CASO PRÁTICO: Defeito na Pista
Interna/Externa dos Rolamentos
.
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. 4.1.3.2. CASO PRÁTICO: Detecção
de Barras Quebradas através da Análise Vibração
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. 4.1.3.2.1. Barras quebradas ou trincadas
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. 4.1.3.2.2. Bancada de testes
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. 4.1.3.2.3. Espectros de vibração
.
. 4.2. Análise de Corrente
.
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.4.2.1. CASO PRÁTICO: Detecção
de Barras Quebradas através da Análise de Corrente
.
. 4.3. Análise de Fluxo Magnético
.
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.4.3.1. Introdução à Técnica
de Envelope
.
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. 4.3.1.1. Modulação
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. 4.3.1.2. Demodulação
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. 4.3.1.2. Aplicação da Técnica
de Envelope
.
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.4.3.2. Considerações iniciais sobre
as falhas introduzidas
.
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.4.3.3. Curto-circuito entre espiras e desequilíbrio
de fase
.
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. 4.3.3.1. Considerações gerais sobre
curto-circuito entre espiras
.
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. 4.3.3.2. Representação do curto-circuito
entre espiras
.
. .
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. 4.3.3.3. Identificação das falhas
.
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. .
.4.3.4. CASO PRÁTICO: Detecção
de circuito entre espiras e desequilíbrio de fase
.
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. 4.3.4.1. Transdutor proposto para o monitoramento
do fluxo magnético
.
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. 4.3.4.2. Descrição da bancada experimental
.
. .
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.. .
. 4.3.4.3. Teste de baixa isolação
e desequilíbrio de fase
.
. .
. .
.4.3.5. CASO PRÁTICO: Detecção
BQ através da Análise de Fluxo Magnético
.
. 4.4. Análise de Tensão/Corrente
Parasita no Eixo do Motor
.
. .
. .
.4.4.1. CASO PRÁTICO: Falha nas Pistas do
Rolamento
.
. 4.5. Análise Termométrica Infravermelha
.
. .
. .
.4.5.1. Definição da Temperatura
e do Calor
.
. .
. .
.4.5.2. Escalas de Temperatura
.
. .
. .
.4.5.3. Escala Internacional de Temperatura
.
. .
. .
.4.5.4 Causas de Alta Temperatura
.
. .
. .
.4.5.5. Efeitos de Alta Temperatura
.
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. .
.4.5.6. Configuração dos Parâmetros
de Temperatura
.
. .
. .
.4.5.7. Radiômetros
.
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. .
.4.5.8. Análise de Temperatura em Motores
Elétricos
.
. 4.6. Termografia Infravermelha
.
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.4.6.1. Inspeção Termográfica
.
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.4.6.2. Sistemas Infravermelhos
.
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.4.6.3. Termogramas
.
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.4.6.4. Ver o Calor é Ver o Problema
.
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.4.6.5. Limitações da Termografia
.
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.4.6.6. Benefícios da Termografia
.
. .
. .
.4.6.7. Aplicações da Termografia
.
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. 4.6.7.1. CASO PRÁTICO: Aquecimento no
Motor Elétrico
.
. .
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.. .
. 4.6.7.2. CASO PRÁTICO: Detecção
de Curto-Circuito
5. Técnicas de Inteligência Artificial para
Detecção de Falhas em Motores Elétricos
.
. 5.1. Introdução às Técnicas
de Inteligência Artificial
.
. 5.2. Sistemas Especialistas
.
. .
. .
.5.3.1. Definição da estratégia
de diagnóstico
.
. .
. .
.5.3.2. CASO PRÁTICO: Aplicação
do SE_MIT para diagnóstico de desbalanceamento
.
. .
. .
.5.3.3. CASO PRÁTICO: Aplicação
do SE_MIT para diagnóstico de barras quebradas
.
. .
. .
.5.3.4. Considerações finais
.
. 5.3. Redes Neurais Artificiais
.
. .
. .
.5.3.1. Sistema Inteligente Híbrido: Sistema
Especialista + Redes Neurais Artificiais
.
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.. .
. 5.3.1.1. Módulo Pré-processamento
.
. .
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. 5.3.1.2. Módulo Rede Neural
.
. .
. .
.. .
.. .
. 5.3.1.3. Módulo Sistema Especialista
.
. .
. .
.5.3.2. CASO PRÁTICO: Sistema Inteligente
Híbrido Diagnóstico de Falhas em MIT
.
. 5.4. Lógica Fuzzy
.
. .
. .
.5.4.1. CASO PRÁTICO: Aplicação
da Lógica Fuzzy Diagnóstico de Falhas Mecânicas
.
. 5.5. Sistema Adaptativo de Inferência Neuro-Fuzzy
(ANFIS)
.
. .
. .
.5.5.1. CASO PRÁTICO: Aplicação
Sistema ANFIS Diagnóstico de Falhas Mecânicas
.
. 5.6. Monitoramento "On-Line" de MIT
através de Técnicas de Inteligência Artificial
.
. .
. .
.5.6.1. CASO PRÁTICO: Detecção
do Desequilíbrio de Fase e Curto-Circuito
Currículo
do Instrutor:
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. .PROF. D.Sc.
JORGE NEI BRITO - Pós-Doutorando em Engenharia Mecânica
pela UNICAMP (Universidade Estadual de Campinas). Doutor em Engenharia
Mecânica pela UNICAMP (Universidade Estadual de Campinas). Mestre
em Engenharia Mecânica pela UFU (Universidade Federal de Uberlândia).
Especialista em Manutenção Preditiva (Análise de
Vibração) pela FUPAI. Engenheiro Mecânico pela PUC
- MG (Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais).
Especialista da Modalidade Industrial Resolução 1010 do
Sistema Confea/Creas. Especialista em detecção de falhas
em máquinas rotativas através de técnicas preditivas
(análise de vibração, análise de corrente,
análise de fluxo magnético, análise de tensão/corrente
parasita no eixo do motor, análise térmica, análise
termográfica) e inteligência artificial (redes neurais
artificiais, sistemas especialistas, redes nebulosas, sistemas neuro-fuzzy).
Autor de mais de 160 artigos técnicos apresentados e publicados
em congressos nacionais e internacionais. Autor de patente PI0303047-4
(Bobina de fluxo magnético para o acompanhamento preditivo de
motores de indução trifásicos). Diretor da ABEMEC-MG
(Associação de Engenharia Mecânica e Industrial
de Minas Gerais). Diretor Técnico da FENEMI (Federação
Nacional de Engenharia Mecânica e Industrial).