| dc.contributor | CNPq | pt-BR |
| dc.creator | Guilherme H. A. Campanez; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil | |
| dc.creator | Rodrigo H. C. Palácios; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil | |
| dc.date | 2020-05-21 10:00:17 | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-07T17:59:19Z | |
| dc.date.available | 2022-12-07T17:59:19Z | |
| dc.identifier | https://eventos.utfpr.edu.br//sicite/sicite2019/paper/view/5139 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5306619 | |
| dc.description | Este trabalho apresenta um método para classificação rápida de falhas de estator em motores de indução conectados em linha operando em regime permanente, sob condições de tensão de desequilíbrio e carga. Motores de indução são amplamente utilizados em diversas aplicações industriais devido aos seus fatores de favoritismo já consolidados como robustez, baixo custo e alta confiabilidade. A detecção precoce e o diagnóstico adequado de falhas reduzem o custo de manutenção e também aumentam a eficácia do processo. Assim, a amplitude do sinal da corrente do estator, no domínio do tempo, é apresentada como entrada para uma rede de neural multicamada para a classificação de falhas do estator. Após uma discretização adequada do sinal atual, é aplicada a técnica de análise de componentes principais, permitindo a redução da complexidade do classificador. Os resultados obtidos de testes experimentais são promovidos e comparados para validar este estudo. | pt-BR |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR | pt-BR |
| dc.rights | Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:<br /> <strong>a)</strong> Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença <a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Licença Creative Commons-Attribution</a>, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.<br /> <strong>b)</strong> Autores podem abrir mão dos termos da licença CC e definir contratos adicionais para a distribuição não-exclusiva e subsequente publicação deste trabalho (ex.: publicar uma versão atualizada em um periódico, disponibilizar em repositório institucional, ou publicá-lo em livro), com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.<br /> <strong>c)</strong> Além disso, autores são incentivados a publicar e compartilhar seus trabalhos online (ex.: em repositório institucional ou em sua página pessoal) a qualquer momento antes e depois da conferência. | |
| dc.source | Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR; XXIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR | 0 |
| dc.subject | Ciência da Computação | pt-BR |
| dc.subject | Motores de indução. Falhas de estator. Rede neural. | pt-BR |
| dc.title | Aplicação de Classificação de Padrões no Reconhecimento de Falhas em Motores Elétricos. | 0 |
| dc.type | Documento avaliado pelos pares | pt-BR |
