On-line monitoring of three-phase induction motors

Um programa de manutenção preditiva deve englobar várias técnicas de monitoramento a condição do motor elétrico. Dentre elas, pode-se citar como clássicas, a análise de corrente elétrica e análise de vibrações. Entretanto, existe um grande número de dificuldades associadas com estas técnicas e, conseqüentemente, com suas aplicações in loco no parque fabril. Isto ocorre devido ao largo espectro de possíveis defeitos, tais como: curto circuito entre espiras, desequilíbrio de fase e falhas de barras rotativas do rotor. Este trabalho propõe a implementação de um transdutor (bobina de fluxo) sensível às ondas eletromagnéticas dentro dos motores de indução trifásicos para a detecção, diagnóstico e monitoramento on-line. Foi obtida uma relação entre as principais falhas de origem elétrica (curto circuito entre espiras, desequilíbrio de fase e barras quebradas) com os sinais de fluxo magnético, sendo estabelecidas as freqüências características de falhas. No trabalho é proposto o uso da lógica fuzzy para o monitoramento online. A condição do motor é descrita através de variáveis lingüísticas. Uma base de regras foi construída para ser usada pelo método de inferência fuzzy. O motor de indução é diagnosticado pela composição do conjunto de regras do método de inferência. Os resultados experimentais comprovaram a eficiência do sensor proposto e da estratégia de detecção, diagnóstico e monitoramento on-line, podendo ser futuramente incluídos em Programas de Manutenção Preditiva.A predictive maintenance program must include several techniques of monitoring of the electric motor’s conditions. Among these techniques, probably the two most classic ones are related to electric current and vibration analysis. Unfortunately, in both cases inherent drawbacks make difficult their use in loco on industry plants. As there is a large range of possible fault sources and abnormal machine use conditions (such as inter-turn short circuits, unbalanced voltage supplies and broken rotor bars) the determination of the real machine problem is difficult. This work presents the implementation of a special sensor developed (flux coil sensor) inside three-phase induction motors used as experimental platforms. This sensor is sensitive to electromagnetic waves and they are used for detection, diagnosis, and on-line monitoring of electrical faults. It was established a relation between the main electrical faults (inter-turn short circuits, unbalanced voltage supplies and broken rotor bars) and the signals of magnetic flux, that were identified the characteristic frequencies of these faults. In this work, it is proposed the use of fuzzy logic for the on-line monitoring. The motor operational conditions are described by using fuzzy linguistic variables. A knowledge base, comprising fuzzy rules and databases, was built to support the fuzzy inference process. The conditions of the induction motors used during the test phase are diagnosed using a compositional rule and fuzzy inference procedures. The experimental results shown the efficiency of the flux coil sensor developed and the strategies for detection, diagnosis, and on-line monitoring tasks. The results were undoubtedly impressive and in a near future the system developed can be adapted and used in real predictive maintenance programs in industries