Aprendizagem Automática para Deteção de Avarias em Rolamentos de Motores de Indução - Rações, Hugo Daniel Lino (2019)
Os motores elétricos e sistemas que derivam dos mesmos, segundo a agência internacional de energia, representam mais de 50% do consumo de eletricidade global, sendo que a nível industrial, o consumo de energia elétrica dos motores elétricos corresponde a cerca de 2/3 do consumo do sector. Dentro dos diversos tipos de motores elétricos, o mercado apresenta os motores de indução como os mais bem sucedidos, sendo estes reparados tipicamente 2 a 4 vezes ao longo do seu tempo de vida de 12 a 20 anos. Apesar da baixa probabilidade de avaria, existe um grande interesse em evitar que uma aconteça inesperadamente, especialmente para motores de grande importância. Este interesse deve-se ao facto de que é estimado que uma paragem não programada possa custar dez vezes mais que uma paragem programada, pelo que de uma perspetiva técnicoeconómica, o investimento no melhoramento do rendimento e fiabilidade dos motores elétricos é, em geral, muito atrativo para a grande maioria das indústrias. Neste contexto, decorre na Altran Portugal o projecto REARM II (pRedictivE mAintenance of electRic Motors II), cujos objetivos passam por desenvolver uma plataforma de manutenção preditiva para motores elétricos de onde se pretende obter uma avaliação do estado do motor e fazer a deteção de avarias ainda num estado inicial, fornecendo atempadamente sinais de alarme acerca do estado de funcionamento do motor e minimizando dessa forma a probabilidade da ocorrência súbita e intempestiva de uma avaria catastrófica que implique a paragem imediata ou não programada de um motor. Fazendo esta dissertação parte do projeto mencionado, a mesma foca-se no desenvolvimento de um classificador para deteção de avarias nos rolamentos de um motor de indução trifásico com base na análise da sua vibração e correntes elétricas, sendo que foram avaliados diversos conjuntos de features resultantes de ambas as análises, assim como a frequência de amostragem e período de análise mínimos para uma classificação bem sucedida, tendo sido atingidos excelentes resultados.