Sistema para detecção e diagnóstico de falhas em motores elétricos de indução utilizando lógica fuzzy

Os motores de indução constituem-se em um dos equipamentos mais importantes da indústria moderna. Contudo, em muitas situações, ficam sujeitos a condições inadequadas como temperaturas e pressões elevadas, variações de carga e vibrações constantes, por exemplo. Tais condições, os deixam mais susceptíveis a falhas, seja de natureza externa ou interna, indesejadas no processo industrial. Neste contexto, a manutenção preditiva desempenha um papel relevante, onde a detecção e o diagnóstico de falhas conseguidos em tempo hábil possibilita o aumento do tempo de uso do motor e a possibilidade de diminuição de custos, causados principalmente, com a parada da produção e com a manutenção corretiva do motor. Diante desta conjuntura, este trabalho propõe a concepção de um sistema que seja capaz de detectar e de diagnosticar falhas em motores de indução a partir da leitura e da interpretação de diagramas fasoriais de tensão e de corrente de linha e da velocidade do motor, executados por um sistema inteligente baseado em lógica fuzzyInduction motors are one of the most important equipment of modern industry. However, in many situations, are subject to inadequate conditions as high temperatures and pressures, load variations and constant vibrations, for example. Such conditions, leaving them more susceptible to failures, either external or internal in nature, unwanted in the industrial process. In this context, predictive maintenance plays an important role, where the detection and diagnosis of faults in a timely manner enables the increase of time of the engine and the possibiity of reducing costs, caused mainly by stopping the production and corrective maintenance the motor itself. In this juncture, this work proposes the design of a system that is able to detect and diagnose faults in induction motors, from the collection of electrical line voltage and current, and also the measurement of engine speed. This information will use as input to a fuzzy inference system based on rules that find and classify a failure from the variation of thess quantitie