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Uilian José Dreyer

Engenharias

Engenharia Elétrica
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  • desenvolvimento de sistema inteligente assistido por gêmeo digital para detecção de múltiplos defeitos simultâneos em motores elétricos de indução
  • Motores elétricos de indução são os principais elementos de conversão eletromecânica de energia utilizados na indústria, principalmente devido à sua robustez e baixo custo de fabricação. No contexto da Indústria 4.0, é muito importante utilizar sistemas capazes de identificar defeitos de forma antecipada e sem necessidade de interromper o processo fabril. Com esse propósito, neste projeto propõem-se desenvolver uma bancada de ensaios que consiste em motores doados pela empresa WEG, contendo unidades em condições operacionais normais e com defeitos especialmente projetados. No projeto será adquirida instrumentação para monitorar corrente, tensão, vibração mecânica e torque para identificação dos defeitos. O diagnóstico de defeitos que ocorrem simultaneamente não é trivial e necessita de uma abordagem multidisciplinar. Para isso, os dados de medição obtidos neste projeto serão utilizados para o desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial e de um gêmeo digital de cada motor para a identificação e monitoramento de defeitos em tempo real. Inicialmente serão desenvolvidos os modelos matemáticos para representar os comportamentos eletromagnético e mecânico do motor, configurando seu gêmeo digital. O gêmeo digital, após validado experimentalmente, funcionará como um catalisador no desenvolvimento dos algoritmos de diagnóstico dos motores, pois são capazes de fornecer informações inviáveis de se obter experimentalmente, como a saturação magnética. Além disso, eles potencializam o estudo, pois permitem a simulação de defeitos diversos com fácil replicação, o que trará maior confiabilidade ao processo de aprendizagem do algoritmo de identificação de múltiplas falhas simultâneas. O produto final deste projeto consiste no desenvolvimento de uma metodologia robusta de identificação de falhas em motores de indução, caracterizado pela principal inovação na capacidade de diagnosticar motores com vários defeitos ocorrendo simultaneamente com o suporte do gêmeo digital.
  • Universidade Tecnológica Federal do Paraná - PR - Brasil
  • 02/12/2023-31/12/2026
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