Neural approach for bearing fault detection in three phase induction motors

Implementation of a Motor Diagnosis System for Rotor Failure Using Genetic Algorithm and Fuzzy Classification

“…First, the training samples are randomly selected from the total sample (S-set), and the remaining are assigned as the testing samples, as shown in Equation (7). Second, the first procedure is repeated for ten times.…”

“…It can be deduced from such literature that motor failure diagnosis technology is progressing, especially in the areas of artificial neural network, fuzzy theory, and wavelet transform, which are the most widely used [2][3][4][5][6][7][8][9][10]. The failures can be effectively diagnosed by relying on better network weights in the artificial neural network, in addition to the requirement for huge historical data.…”

Identificação de falhas elétricas em motores de indução trifásicos por injeção de sinal de referência

“…Inclusive, mesmo para falhas de origem mecânica, podem ser observadas alterações nas grandezas elétricas tais como a tensão e a corrente. As falhas internas ocasionam fenômenos perceptíveis externamente à máquina tais como vibrações, aumento da temperatura na carcaça e mudanças nos sinais de corrente de linha de alimentação do motor (GONGORA et al, 2013).…”

“…Essa variedade de situações propicia as investigações de falhas e corroboram para o surgimento continuado de metodologias e tecnologias diversas, tanto de softwares, como exemplo o descrito por Soares (2014), como também hardwares demonstrado por Gongora et al (2013), todas empregadas para o desenvolvimento e aperfeiçoamento das técnicas de detecção de falhas em MIT (D'ANGELO et al, 2011). Estas técnicas objetivam o assessoramento nas tomadas das decisões referentes à manutenção e ao melhor desempenho na detecção precoce da falta, buscando também a aplicação de algoritmos simplificados de análise diversificadas e sensoriamento de baixo custo (ISHIZAKA; NEMERY, 2014).…”

“…Há também uma vertente de pesquisas voltadas à detecção precoce da falta com aplicação de algoritmos simplificados de análise diversificadas e sensori- Então, tornam-se dinâmico e crescente as proposições de metodologias de monitoramento das condições de operação de um MIT, possibilitando o diagnóstico de falhas e previsão das suas condições de operação. Tal fato se deve a considerável influência do MIT sobre a continuidade operacional de muitos processos industriais (GONGORA et al, 2013). Conforme Santos, Silva e Suetake (2012a), a confiabilidade é um ponto fundamental a ser considerado, inclusive nos levantamentos de valores e custos de produção.…”