Detecção de Barras Interrompidas em Motores de Indução Através da Combinação entre o Algoritmo k-NN e um Método de Subespaços para Identificação

Abstract

A construção de modelos matemáticos de máquinas de indução é um tema chave para o desenvolvimento industrial, tanto pelo crescente interesse no controle vetorial quanto para o monitoramento das condições de operação. Nesse contexto, os Métodos de Subespaços de Estados para Identificação de Sistemas apresentam-se como ferramentas eficientes para encontrar realizações mínimas de sistemas dinâmicos através de dados de entradas e saídas. Neste artigo é apresentada a aplicação do método combinado determinístico-estocástico para determinação dos estados e das matrizes de um modelo linear multivariável em espaço de estados que tem como entradas e saídas, respectivamente, as tensões e as correntes trifásicas de um motor de indução, utilizando apenas dados experimentais. Com as realizações encontradas, tanto para o motor em estado saudável quanto para uma barra do rotor interrompida, o algoritmo k-NN é aplicado aos Parâmetros de Markov dos modelos identificados para detectar a ocorrência ou não de falha. A acurácia dos resultados obtidos foi superior a 80%.