Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8CSGYG
Type: Tese de Doutorado
Title: Modelagem, análise e detecção de assimetrias de rotor em máquinas de indução.
Authors: Carla Cesar Martins Cunha
First Advisor: Braz de Jesus Cardoso Filho
Abstract: Defeitos nas barras e/ou no anel de curto-circuito do rotor de máquinas de indução trifásicas com rotor em gaiola conduzem a uma condição assimétrica de operação. A necessidade de se caracterizar adequadamente o comportamento do motor operando nestas condições e de se detectar tais defeitos no rotor em um estágio inicial tem impulsionado o desenvolvimento de métodos de monitorização cada vez mais sensíveis e imunes a ruídos. Igualmente importante, é a análise e quantificação destas assimetrias sobre o desempenho do motor. Uma parte essencial deste esforço é a modelagem da máquina de indução que inclua tais defeitos, com mínima complexidade computacional e que implique na utilização de modelos cujos parâmetros sejam facilmente determinados. Desta forma, uma nova técnica de modelagem, baseada no modelo dq da máquina de indução, é apresentada neste trabalho. O modelo da máquina é sempre de 5a ordem, independentemente do número de barras do rotor, e a matriz de transformação das correntes de rotor é função apenas do número barras da gaiola, e pode ser gerada automaticamente. Várias assimetrias de rotor são simuladas e os resultados validados, utilizando-se dados experimentais obtidos do motor Frank, construído especialmente para este trabalho, a partir de um projeto diferenciado, e também de um motor de 10cv, além de simulações com técnicas de elementos finitos, valendo-se do espectro harmônico das correntes de estator, do valor RMS das correntes nas barras do rotor e do Método Vienna de Monitorização. Uma nova técnica para detecção de falhas em rotores de motores de indução com rotor em gaiola, alimentados por inversores de freqüência, utilizando-se dos sinais de erro próprios dos reguladores presentes nos inversores, é também proposta neste trabalho.
Abstract: Rotor bar and end-ring faults yield asymmetrical operation of squirrel cage induction machines causing unbalanced currents, torque pulsation, increased losses and decreased average torque. The need of proper characterization of motor operation performance under these conditions, and the detection of rotor faults at an earlier stage, has pushed the development of monitoring methods with increasing sensitivity and noise immunity. Equally important is the analysis and quantification of how these asymmetries affect the motor performance. Essential contributions to such effort are: the modelling of the induction machine including rotor bar and end-ring faults to any extent, with minimum computational complexity, and that machine parameters required for these models are easily determined. Therefore, a new modelling technique based on the dq model of the induction machine is presented in this work. The model is always of the fifth order, independent of the number of rotor bars, and the rotor current transformation matrix only depends on the number of rotor bars and can be computer generated. Several rotor faults situations were investigated employing computational simulations. In order to verify experimentally the proposed modelling technique, a special induction motor, named Frank, was constructed to be used in this work. A 10cv standard induction motor was also employed, besides Finite Element Analysis. Stator motor current frequency spectrum, rotor bars RMS currents and the Vienna Monitoring Method are included to support the discussions and the proposed approach. A novel technique for inverter fed squirrel cage induction motor broken bars detection, based on the current regulators error signals already present in the drive, is also proposed in this work.
Subject: Engenharia elétrica
language: Português
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8CSGYG
Issue Date: 28-Jul-2006
Appears in Collections:Teses de Doutorado

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
carla_c_sar_martins_cunha.pdf4.1 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.