S. Mahdi Mousavi S, Aida Mollaeian, Narayan. C. Kar e Markus Timusk
As técnicas de deteção de falhas da máquina de indução (IM), como a Transformada Rápida de Fourier (FFT), que é um método popular de análise de estado estacionário, são reconhecidas como altamente dependentes das condições de carga e velocidade do IM. No entanto, a implementação de uma FFT ou mesmo de uma Transformada de Fourier de Tempo Curto (STFT) resultará em características de frequência de baixa resolução, especialmente sob velocidades e condições de carga variáveis. Consequentemente, a deteção e classificação de faltas sob condições variáveis de carga e velocidade são bastante inconvenientes. Uma vez que as avarias mecânicas são uma das principais avarias que ocorrem nos IM, é necessário resolvê-las para evitar avarias e
extensão da avaria. Este artigo investiga e deteta falhas em condições de carga e velocidade variáveis, estudando a Análise de Assinatura de Corrente do Motor (MCSA) utilizando uma nova técnica paralela desenvolvida com base na transformada discreta de wavelet (DWT). acionamento semelhante, condição de carga e restrições para motores elétricos saudáveis e defeituosos e a Transformada Wavelet Discreta (DWT) é utilizada como técnica de deteção. A técnica proposta utiliza o DWT para a corrente do estator do IM para extrair as características desejadas incluindo Mín, Máx, Desvio padrão e Energia do sinal como um vetor específico para cada motor elétrico. Além disso, diferentes falhas mecânicas, incluindo barra(s) do rotor partida(s), excentricidade e rolamento foram detetadas utilizando a técnica proposta. De seguida, a precisão do modelo paralelo proposto utilizando DWT é verificada utilizando a configuração experimental das máquinas paralelas sob condições variáveis de carga e velocidade para diferentes falhas mecânicas. Finalmente os resultados da técnica proposta para todas as avarias mecânicas são tabelados e apresentados.