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Universidade Federal de Itajubá

Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica

TÉCNICAS DE ANÁLISE PREDITIVA PARA FALHAS ELÉTRICAS EM MOTORES DE INDUÇÃO TRIFÁSICOS

Frederico de Oliveira Assunção

Itajubá, Março de 2006

Dissertação apresentada à Universidade Federal de Itajubá para a obtenção do grau de Mestre em Ciências em Engenharia Elétrica.

i

Frederico de Oliveira Assunção

TÉCNICAS DE ANÁLISE PREDITIVA PARA FALHAS ELÉTRICAS EM MOTORES DE INDUÇÃO TRIFÁSICOS

Itajubá, Março de 2006

Área de Concentração:

Automação e Sistemas Elétricos Industriais Orientador: Luiz Eduardo Borges da Silva Co-orientador:

Germano Lambert Torres

Dissertação apresentada à Universidade Federal de Itajubá para a obtenção do grau de Mestre em Ciências em Engenharia Elétrica.

ii

Aos meus pais, à minha querida namorada aos meus irmãos e a todos da comunidade Theotokos e da PS Soluções.

iii

Agradecimentos

Ao professor Luiz Eduardo pela orientação, incentivo e amizade que

resultaram deste trabalho.

Ao professor Germano pela co-orientação e apoio para solução dos mais

diferentes problemas.

Aos meus pais que sempre decisivamente me entusiasmaram e acreditaram

no meu sucesso que também é deles.

A minha namorada Gabriela que sempre com sua oração e seu carinho me

animou e sonhou junto comigo os passos futuros.

Aos amigos da PS Soluções que estimaram além do profissionalismo, o apoio

no conhecimento, nos recursos e no companheirismo.

Ao amigo Vantuil pela orientação, cuidando de mostrar o melhor caminho.

A empresa MPC Service por disponibilizar no site

http://www.mpcservice.com.br/paginas/artigo02.htm figuras de falhas em motores de

indução para download.

A Deus PAI, Filho e Espírito Santo, pelo dom da vida, pela vocação e pela

motivação maior dando me a capacidade de ser aquilo que Ele quis primeiro.

http://www.mpcservice.com.br/paginas/artigo02.htm

iv

Sumário

Agradecimentos .................................................................................................................. iii Sumário ............................................................................................................................... iv Resumo ............................................................................................................................... vi Abstract .............................................................................................................................. vii Lista de Figuras ................................................................................................................ viii Lista de Tabelas ................................................................................................................... x Glossário ............................................................................................................................. xi CAPÍTULO 1 ....................................................................................................................... 13

INTRODUÇÃO ................................................................................................................. 13 1.1 _ Considerações Iniciais ............................................................................................ 13 1.2 _ Objetivo ................................................................................................................... 14 1.3 _ Motivação................................................................................................................ 15 1.4 _ Organização da Dissertação ................................................................................... 15

CAPÍTULO 2 ....................................................................................................................... 16 TÉCNICAS DE ANÁLISE PREDITIVA DE FALHAS ELÉTRICAS EM MOTORES DE INDUÇÃO TRIFÁSICOS .................................................................................................. 16 2.1 _ Introdução ............................................................................................................... 16 2.2 _ MCSA ..................................................................................................................... 16 2.3 _ EPVA ...................................................................................................................... 22 2.4 _ Análise da impedância de seqüência negativa ........................................................ 27

2.4.1_ Componentes Simétricas .................................................................................. 28

2.4.2_ Impedância de seqüência negativa ................................................................... 29

2.5 _ Falhas Elétricas em motores de indução ................................................................. 31 2.5.1_ Falhas no estator ............................................................................................... 33

2.5.1.1_ Aterramento ................................................................................................ 33

2.5.1.2_ Falha no isolamento – Curto-circuito interno ............................................... 34

2.5.1.3_ Queima generalizada.................................................................................. 38

2.5.1.4_ Queima de uma ou duas fases – Falta de fase ........................................... 39

2.5.1.5_ Queima de uma ou duas fases – Tensões desbalanceadas ....................... 42

CAPÍTULO 3 ....................................................................................................................... 43 O SISTEMA DE MONITORAÇÃO PROPOSTO ............................................................... 43 3.1 _ Introdução ............................................................................................................... 43 3.2 _ O Sistema de Monitoração ...................................................................................... 44

3.2.1 _ Os Transdutores ............................................................................................... 45

3.2.2 _ O Circuito de Aquisição de Dados .................................................................... 48

3.2.3 _ O Processamento Digital do Sinal .................................................................... 49

3.3 _ Considerações Finais .............................................................................................. 51 CAPÍTULO 4 ....................................................................................................................... 52

RESULTADOS................................................................................................................. 52 4.1 _ Considerações Iniciais ............................................................................................ 52 4.2 _ A Montagem Utilizada em Laboratório .................................................................... 53 4.3 _ Identificação de falhas elétricas em MIT por MCSA, EPVA e Cálculo de impedância de sequência negativa ..................................................................................................... 57

4.3.1_ Curto-circuito entre espiras de uma mesma bobina ........................................... 58

4.3.2_ Curto-circuito entre espiras de fases diferentes ................................................. 75

4.3.3_ Desequilíbrio de tensão ..................................................................................... 76

v

4.3.4_ Perda de fase .................................................................................................... 83

CAPÍTULO 5 ....................................................................................................................... 87 CONCLUSÃO .................................................................................................................. 87 5.1 _ Trabalhos futuros .................................................................................................... 90

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................... 92

vi

Resumo

Cresce cada vez mais o interesse em se alcançar maior confiabilidade nos processos

produtivos. Os motores de indução têm papel importantíssimo em muitos desses processos.

Em vista desse crescimento muito tem sido discutido acerca da manutenção preditiva, como

solução de garantia de maior vida útil desses motores como também paradas programadas

efetivas. Vê-se muito o desenvolvimento de técnicas de manutenção preditiva de motores

quanto às falhas mecânicas no ambiente industrial, porém apesar de grande segurança das

partes mecânicas, na maioria das vezes tem-se o motor parando de forma não programada

por uma falha elétrica.

Na tentativa de oferecer soluções para esses problemas, muitas técnicas de análise

preditiva de falhas elétricas foram desenvolvidas e publicadas em muitos artigos e revistas.

Todas essas técnicas baseiam-se na análise de dados dos motores como tensão, corrente,

fluxos axiais dentre outros, que são medidos constantemente e processados de forma a

gerar um indicador da presença ou não de falha, sem a necessidade da parada do motor

apresentando também o tipo de falha existente e ainda seu grau de severidade.

O presente trabalho consiste no estudo, aplicação e comparação de três dessas

técnicas que são Extend Park´s Vector Approach (EPVA), Motor Current Signature Analisys

(MCSA) e cálculo da impedância de seqüência negativa a fim de apontar ao final deste as

vantagens, desvantagens e condições de aplicação para desenvolvimento de um sistema de

monitoração de falhas elétricas envolvendo cada uma delas.

O trabalho compreendeu os estudos das técnicas, desenvolvimento de um sistema

de simulação de falhas e aplicação de um sistema de monitoração a partir de cada uma das

técnicas, além do estudo de vários tipos de falhas potenciais em motores de indução, suas

causas e efeitos, a fim de demonstrar a importância no diagnóstico precoce evitando a

rebobinagem do motor ou o descarte deste precocemente. As falhas elétricas têm uma

particularidade de evoluir muitas vezes rapidamente, trazendo a combustão em um ponto do

estator e logo em seguida em todo o enrolamento e se não controlado pode chegar até

mesmo a perda total.

Foram discutidas vários pontos de cada uma das técnicas, como a sua

implementação, utilizando ferramentas matemáticas, equacionamentos, formas de

identificação de falha a partir de cada uma delas e verificação dos resultados destas

mediante a ocorrência de falhas como, curto-circuito entre espiras, curto-circuito entre fases,

desequilíbrio de tensão e perda de fase.

Os resultados dos estudos apontam à possibilidade da aplicação das técnicas no

diagnóstico das falhas elétricas e ainda observações a serem consideradas para um

diagnóstico seguro.

vii

Abstract

The interest is growing more and more for reaching better trust in productive

processes. The induction motors have an important role among these processes. In view of

this growing it has been discussing about preventive maintenance, as a solution of guaranty

of larger useful life of these engines and effective programmable stopping as well. It has

seen a great development of preventive maintenance techniques of engines relating to

mechanical faults at industrial environment, however the large security of mechanical parts,

most of the time the engine stops like a non programmable form because of electric fault.

Trying to offer solutions for these kinds of problems, many preventive analysis

techniques of electric faults were developed and published in several articles and

magazines. All these techniques are based on engines data analysis as a tension, current,

axial flow among others that are frequently measured and processed to create an indicator of

fault or not, without of need of engine stopping presenting the sort of existing fault besides its

degree of austerity.

The present job is a study, application and comparison of the three of these

techniques, Extend Park’s Vector Approach (EPVA), Motor Current Signature Analyses

(MCSA) and calculation of impedance of negative sequence in order to indicate the

advantages at the end, disadvantages and application conditions to develop a system of

electric fault monitoring including each one of them.

The work comprehended the study of techniques, development of a fault simulation

system and application of the monitoring system from each one of techniques, besides of

many kinds of potential faults in induction engines, their causes and effects, in order to

demonstrate the importance during early diagnostic avoiding coil of engine or discard it early.

The electric faults privately develop many times very quickly, bringing the combustion in a

certain point of the stator and right after all the coil. If you don’t control the electric faults you

can even have a total lost.

It was discussed many points of each one of the techniques, as their implementation,

using mathematics tools, solving problems, manners of fault identification from each one of

them and checking of results of faults through faults as short circuit between spires, short

circuit among phases, tension instability and lost of phase.

The results of the studies indicate the possibility of the application of the techniques

on the electric faults diagnostic even observations to be considered for a safe diagnostic.

viii

Lista de Figuras

Figura 2.1: Sistema básico para análise espectral da corrente [1]................................. 17 Figura 2.2: a) Espectro na escala linear b)Espectro na escala logarítmica [1] .............. 20 Figura 2.3: Padrão de falhas no estator MCSA. ............................................................... 20 Figura 2.4: Exemplo de espectro de corrente do estator monitorando o terceiro harmônico. ......................................................................................................................... 21 Figura 2.5: Exemplo de curva de tendência do terceiro harmônico. .............................. 22 Figura 2.6: Representação do Vetor de Park da corrente para uma situação ideal. [2] 23 Figura 2.7: Representação do vetor de Park para o caso de um motor com assimetria no estator (a) Representação do vetor de Park da corrente do motor ........................... 24 (b) Módulo do Vetor de Park da corrente do Motor. [2] ................................................... 24 Figura 2.8: exemplo de uma instalação de três sensores de corrente........................... 25 Figura 2.9: Diagrama em bloco da técnica EPVA [3] ....................................................... 25 Figura 2.10: Exemplos curva de tendência de desequilíbrio no espectro do vetor de Park. .................................................................................................................................... 27 Figura 2.11: Circuito equivalente de sequencia positiva de um motor de indução ...... 30 Figura 2.12: Circuito equivalente de sequencia negativa de um motor de indução ..... 31 Figura 2.15: Causas de falhas no estator [7] ................................................................... 33 Figura 2.16: Curto-circuito para massa na saída da ranhura [8] .................................... 34 Figura 2.17: Curto-circuito entre espiras [8] .................................................................... 35 Figura 2.18: Bobina Curto-circuitada [8] .......................................................................... 35 Figura 2.19: Curto-circuito entre espiras de fases diferentes [8] ................................... 36 Figura 2.20: Curto-circuito na conexão [8] ....................................................................... 36 Figura 2.21: Curto-circuito no interior da ranhura [8] ..................................................... 37 Figura 2.22: Isolamento furado por surto de tensão [8] .................................................. 37 Figura 2.23: Carbonização generalizada por sobrecarga intensa [8] ............................. 38 Figura 2.24: Rotor travado [8] ........................................................................................... 39 Figura 2.25: Correntes que circulam nos enrolametos devido a abertura de fase – motor ligado em delta [7] .................................................................................................. 40 Figura 2.26: Queima de uma fase – motor ligado em delta [8] ....................................... 40 Figura 2.27: Correntes que circulam nos enrolametos devido a abertura de fase – motor ligado em estrela [7] ............................................................................................... 41 Figura 2.28: Queima de duas fases – motor ligado em estrela [8] ................................. 41 Figura 2.29: Queima por correntes excessivas desequilibradas devido à .................... 42 aplicação de tensões desbalaceadas [8] ......................................................................... 42 Figura 3.1: Sistema de monitoração proposto, hardware e transdutores ..................... 44 Figura 3.2: Sistema de monitoração para aplicação das técninas de análise de falhas elétricas .............................................................................................................................. 44 Figura 3.3: Seleção escala transdutor .............................................................................. 45 Figura 3.4: Conector BNC do transdutor.......................................................................... 45 Figura 3.5: Transdutor de Corrente i200s ........................................................................ 46 Figura 3.6: Transdutor de Tensão DP120 ......................................................................... 46 Figura 3.7: Configuração transdutores Técnica EPVA.................................................... 47 Figura 3.8: Configuração transdutores Técnica MCSA ................................................... 48 Figura 3.9: Configuração transdutores Técnica Imedância de Sequencia Negativa..... 48 Figura 3.10: Hardware Preditor® PRC3 PS Soluções ....................................................... 49 Figura 3.11: Sistema on-line Preditor® ............................................................................. 51 Figura 4.1: Bancada de teste do laboratório .................................................................... 52 Figura 4.2: Montagem no laboratório sistema de simulação .......................................... 53 Figura 4.3: Esquema de ligação do sistema de teste ...................................................... 54 Figura 4.4: Motor modificado com taps em um grupo de bobina................................... 55

ix

Figura 4.5: Representação dos taps em bobina modificada........................................... 55 Figura 4.6: Caixa de Coneção dos taps da bobina e terminais de alimentação do motor ............................................................................................................................................ 56 Figura 4.7: Chave disjuntor para introdução do curto- circuito ..................................... 56 Figura 4.8: Resistor variável inserido em série com os curtos - circuitos .................... 57 Figura 4.9: Espectro de referência EPVA (motor “saudável”) ........................................ 58 Figura 4.10: Espectro de referência MCSA (motor “saudável”) ..................................... 59 Figura 4.11: Espectro EPVA com taps1 e 2 em curto-circuito com Rc de 9 ............... 60 Figura 4.12: Espectro MCSA com taps1 e 2 em curto e Rc de 9 .................................. 60

Figura 4.13: Espectro EPVA com taps1 e 2 em curto e Rc de 4................................... 61 Figura 4.14: Espectro MCSA com taps1 e 2 em curto e Rc de 4 .................................. 62 Figura 4.15: Espectro EPVA com taps1 e 2 em curto e Rc de 1................................... 63 Figura 4.16: Espectro MCSA com taps1 e 2 em curto e Rc de 1 .................................. 63 Figura 4.17: Curva de Tendência EPVA (a) Corrente e (b) tensão .................................. 64 Figura 4.18: Curva de Tendência MCSA Fase A, taps 1 e 2 ............................................ 65 Figura 4.19: Curva de Tendência Impedância Sequência Negativa, taps 1 e 2 ............. 66 Figura 4.20: Curva de Tendência EPVA Corrente, taps 1 e 3 .......................................... 67 Figura 4.21: Curva de Tendência MCSA Fase A, taps 1 e 3 ............................................ 67 Figura 4.22: Curva de Tendência Impedância Sequência Negativa, taps 1 e 3 ............. 68 Figura 4.23: Curva de Tendência EPVA Corrente taps 1 e 4 ........................................... 68 Figura 4.24: Curva de Tendência MCSA Fase A, taps 1 e 4 ............................................ 69

Figura 4.25: Curva de Tendência EPVA da Corrente Rc de 1 ...................................... 70 Figura 4.26: Curva de Tendência MCSA Fase A Rc 1 ................................................... 70 Figura 4.27: Curva de Tendência Impedância de Sequência Negativa Rc 1 ............... 71 Figura 4.28: Curva de tendência EPVA Corrente Rc 1 variando a carga do MIT ........ 72 Figura 4.29: Curva de tendência MCSA Rc 1 variando a carga do MIT ....................... 72

Figura 4.30: Curva de tendência EPVA Corrente Rc 1 variando a carga do MIT ........ 73 Figura 4.31: Curva de tendência MCSA Rc 1 variando a carga do MIT ....................... 73 Figura 4.32: Curva de tendência EPVA Corrente Rc 1 variando a carga do MIT ........ 74 Figura 4.33: Curva de tendência MCSA Rc 1 variando a carga do MIT ....................... 74 Figura 4.34: Curva de tendência EPVA Corrente curto-circuito entre fases.................. 75 Figura 4.35: Curva de tendência MCSA curto-circuito entre fases ................................ 76 Figura 4.36: Dispositivo para causar afundamento monofásico .................................... 77 Figura 4.37: Curva de tendência EPVA Corrente – Afundamento fase A ....................... 77 Figura 4.38: Curva de tendência MCSA FaseA – Afundamento fase A .......................... 78 Figura 4.39: Curva de tendência MCSA FaseB – Afundamento fase A .......................... 78 Figura 4.40: Curva de tendência MCSA FaseC – Afundamento fase A .......................... 79 Figura 4.41: Curva de tendência EPVA Corrente – Afundamento Fase A e CC entre espiras ................................................................................................................................ 80 Figura 4.42: Curva de tendência EPVA Tensão – Afundamento Fase A e CC entre espiras ................................................................................................................................ 81 Figura 4.43: Curva de tendência MCSA – Afundamento Fase A e CC entre espiras..... 81 Figura 4.44: Curva de tendência EPVA Corrente – Afundamento Fase A e CC entre espiras ................................................................................................................................ 82 Figura 4.45: Curva de tendência EPVA Tensão – Afundamento Fase A e CC entre espiras ................................................................................................................................ 82 Figura 4.46: Curva de tendência MCSA – Afundamento Fase A e CC entre espiras..... 83 Figura 4.47: Sinal no tempo das Correntes, fase C “vermelho” interrompida .............. 83 Figura 4.48: Curva de tendência EPVA Corrente – Perda da fase C .............................. 84 Figura 4.49: Curva de tendência EPVA Tensão – Perda da fase C ................................. 84 Figura 4.50: Curva de tendência MCSA – Perda da fase C ............................................. 85 Figura 4.51: Curva de tendência EPVA Corrente – Perda da fase C e curto-circuito .... 86 Figura 4.52: Curva de tendência MCSA – Perda da fase C e curto-circuito ................... 86

x

Lista de Tabelas

Tabela 2.1: Resoluções utilizadas no mercado [1] .......................................................... 19 Tabela 3.1: Características transdutor de corrente i200s ............................................... 46 Tabela 3.2: Características transdutor de tensão DP120 ................................................ 47 Tabela 4.1: Parâmetros do Motor de indução .................................................................. 54 Tabela 4.2: Parâmetros da Máquina de Corrente-Contínua ............................................ 55 Tabela 4.3: Tensões entre os terminiais p/ o curto-circuito entre fases ........................ 75

xi

Glossário

Δf Resolução espectral

Fs Freqüência de amostragem

N Número de amostras

Fmax Freqüência máxima de amostragem

F Freqüência fundamental de alimentação

id Corrente de eixo direto

iq Corrente de eixo quadratura

iA Corrente de Fase A

iB Corrente de Fase B

iC Corrente de Fase C

A Fase A

B Fase B

C Fase C

i+ Máximo valor da corrente de seqüência positiva

i- Máximo valor da corrente de seqüência negativa

w Freqüência angular de alimentação

t Tempo

d Eixo direto

q Eixo em quadratura

VA Tensão da Fase A

VB Tensão da Fase B

VC Tensão da Fase C

VA0 Tensão de seqüência nula da Fase A

VA1 Tensão de seqüência positiva da Fase A

VA2 Tensão de seqüência negativa da Fase A

a Unidade de vetor e+j120

ZA0 Impedância de seqüência nula da Fase A

ZA1 Impedância de seqüência positiva da Fase A

ZA2 Impedância de seqüência negativa da Fase A

IA0 Corrente de seqüência nula da Fase A

IA1 Corrente de seqüência positiva da Fase A

IA2 Corrente de seqüência negativa da Fase A

s Escorregamento

Rs Resistência do estator

xii

Rr Resistência do rotor

Xs Reatância do estator

Xr Reatância do rotor

Xm Reatância de magnetização

RV1 Resistência variável do rotor de seqüência positiva

RV2 Resistência variável do rotor de seqüência negativa

Z2ef Impedância de seqüência negativa efetiva

Cat Categoria

DC Componente contínua

Δ Ligação Delta

Capítulo 1 – Introdução

13

CAPÍTULO 1

INTRODUÇÃO

1.1 _ Considerações Iniciais

Existe um grande consenso envolvendo os estudos de manutenção, principalmente

de institutos como o IEEE e o Electric Power Research Institute (EPRI), que falhas no

estator tem sido uma das maiores causa de problemas em motores de indução [2]. Isto traz

uma grande preocupação, pois chega a 90% das aplicações elétricas de força motriz o

percentual de motores de indução sendo utilizado [12].

Esta estatística aponta para um grau de preocupação elevado onde as equipes de

manutenção apesar de bem treinadas, contam com poucos recursos frente ao problema da

degradação do isolamento no interior da máquina. Isto traz muitas conseqüências como a

falta de garantia do funcionamento do motor, paradas não programadas, perda de produção,

prejuízos financeiros além de tantos outros transtornos que somam a cada variável típica de

cada realidade que depende do bom funcionamento do motor de indução.

As equipes de manutenção preditiva atualmente contam com ótimas ferramentas no

diagnóstico de falhas mecânicas, principalmente a análise de vibração, com programas

inteligentes, com padrões bem definidos de falha, com sistemas on-line, vários tipos de

alertas, rotas automáticas além de outros recursos. Mas estas se vêem muitas vezes sem

iniciativa para predizer quando um motor vai parar, porque não dispõe de ferramentas

preditivas para análise de falhas elétricas. Na maioria dos casos, quando possível, as

equipes traçam rotas de manutenção preventiva e fazem a medição da resistência de

isolamento que já é bastante tradicional, porém pouco efetiva frente a um número muito

grande de motores e a velocidade de propagação de um defeito elétrico nesses.

Em conseqüência das preocupações acerca das falhas elétricas nos motores de

indução, diversas técnicas têm sido publicadas em artigos relacionados com a área de

manutenção de motores, como por exemplo, Descargas Parciais [13], Monitoração da

Vibração [13], análise de fluxo no eixo [14], potência instantânea [15], torque

eletromagnético [16], corrente de seqüência negativa [5] [6], EPVA [2], MCSA [1] [18] e

cálculo da impedância de seqüência negativa [6], que são algumas que propõe soluções

para falhas elétricas no estator de motores de indução.

Dentre todas essas técnicas, MCSA, EPVA e cálculo da impedância de seqüência

negativa, têm algumas vantagens, pois essas se baseiam no processamento de sinais de


14

corrente e/ou tensão, sinais esses facilmente obtidos em painéis de alimentação, centro de

controle de motores (CCM), sem a necessidade de contato com o motor o que facilita

principalmente para motores instalados em locais de difícil acesso, como torres, telhados,

tubulações, fundo do mar além de tantos outros. E os processamentos de sinais são simples

e de acordo com [1], [2] e [6], apresentam diagnósticos acerca de falhas elétricas em

motores de indução.

Estas três técnicas acima citadas são alvos de estudo deste trabalho, onde se

procurou observar os fundamentos de cada uma delas, implementando-as e aplicando-as

junto a um motor de indução trifásico (MIT) modificado com possibilidade de geração de

falhas elétricas no estator, com o propósito de comparar os diagnósticos gerados por cada

uma delas.

Para todo o desenvolvimento dos estudos, procedeu-se com:

Estudos das técnicas de manutenção preditiva;

Estudo das falhas elétricas em motores de indução trifásicos;

Escolha de um motor trifásico e rebobinagem deste inserindo meios de acesso

externo para geração de falhas;

Montagem de um sistema físico motor e carga em laboratório;

Escolha e preparação de um sistema de monitoração, hardware, sensores e

software;

Desenvolvimento de software dedicado para processamento;

Análise de dados e resultados;

Comparação de resultados de cada uma das técnicas.

1.2 _ Objetivo

O objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho das técnicas de análise preditiva

Motor Current Signature to Analisys (MCSA), Extended Park´s Vector Approach (EPVA) e

cálculo da impedância de seqüência negativa frente aos problemas elétricos em estator de

MIT, bem como apontar as vantagens de cada uma delas em função de resultados,

implementação, aplicabilidade, e observações importantes. Com isto se objetiva também

verificar na prática, mesmo que simulado, se estas são capazes de atender as necessidades

de uma equipe de manutenção preditiva que enfrenta dúvidas diariamente se interfere ou

não em um motor, se deixa este funcionar por mais algum tempo ou troca o motor, além de


15

outros questionamentos que surgem por não ter uma ferramenta eficiente para se chegar a

um diagnóstico de falhas elétricas em um motor de indução.

1.3 _ Motivação

É necessária no crescimento de todas as técnicas elaboradas, a aplicação dessas,

para que se possa descartar ou até mesmo melhorá-la para que esta possa atingir as

necessidades existentes. Mediante o estudo e comparação das três técnicas de análise

preditiva de falhas elétricas em MIT, é possível chegar a um resumo de como aplicar cada

uma delas, quando aplicar, como são as resposta perante vários tipos de falhas e estes

também combinados e ainda apontar os caminhos de melhorias em cada uma delas para se

chegar a diagnósticos ainda mais confiáveis.

1.4 _ Organização da Dissertação

A dissertação compõe-se de cinco capítulos, onde são descritos todos os conteúdos

que atingem os objetivos traçados.

No capitulo II, é discutido as técnicas de análise preditiva, apresentando o

fundamento teórico de cada uma delas e também são apresentadas as falhas elétricas

típicas em MIT.

O capítulo III apresenta o sistema de monitoração proposto, que baseia na estrutura

montada e também em tudo que é necessário para aplicação das técnicas.

O mais longo desses capítulos é o IV, onde todos os resultados das simulações de

falhas criadas no sistema de motor e carga montado em laboratório para estudo das

técnicas, são discutidos, em forma de gráficos, curvas de tendência e observações.

O capítulo V traz as conclusões, que correspondem às comparações das técnicas,

as características individuais de cada uma delas a discussão dos resultados e também

sugestões para trabalhos futuros.

Capítulo 2 – Técnicas de Análise Preditiva de Falhas Elétricas em MIT

16

CAPÍTULO 2

TÉCNICAS DE ANÁLISE PREDITIVA DE FALHAS ELÉTRICAS EM

MOTORES DE INDUÇÃO TRIFÁSICOS

Nos motores de indução, os problemas elétricos muitas vezes são os vilões de paradas não

programadas, já que poucas são as ferramentas de análise preditiva disponíveis no mercado. Neste

capítulo são apresentadas algumas das técnicas estudadas discutidas e empregadas em manutenção preditiva e ainda as principais falhas elétricas nesses motores.

2.1 _ Introdução

As técnicas de manutenção preditiva atualmente difundidas no mercado, salvo

daquelas que ainda não atingiram discussões acadêmicas e publicações em artigos, são:

MCSA (Motor Current Signature to Analisys);

EPVA (Extended Park´s Vector Approach);

Análise da impedância de seqüência negativa;

Descargas Parciais;

Análise de fluxo axial;

Potência instantânea;

Torque eletromagnético.

O que se pode afirmar que é comum se encontrar equipes fortemente capacitadas

em manutenção preditiva nas empresas, capazes de identificar problemas muito

complexos, mas que esperam muitas vezes um motor parar por falha elétrica de braços

cruzados, sem poder fazer nada, recorrendo a sentir talvez um fusível queimar e assim

realizar a medição do isolamento. No estudo dessas técnicas discutiu-se um pouco do

histórico de cada uma das técnicas seguido do apontamento das características de cada

uma delas frente às falhas elétricas mais comuns nos motores de indução trifásicos.

2.2 _ MCSA

Esta técnica, hoje bastante discutida nas duas últimas décadas, nasceu da

observação do comportamento da corrente elétrica em função da existência de um


17

problema, seja ele elétrico ou mecânico, e ainda das particularidades de se avaliar falhas

em motores inacessíveis fisicamente. Foi quando na década de 80 alguns pesquisadores

dentre eles, H. Okitsu, C Hargis e W. T. Thomson, perceberam ao avaliar também a

assinatura da corrente do estator bandas laterais em torno da fundamental que

correspondiam ao aparecimento de barras trincadas ou quebradas no rotor. Com o

prosseguir dos estudos verificou-se que esta técnica de também teria um grande potencial

para diagnósticos de falhas mecânicas como excentricidade estática e dinâmica sendo esta

relacionada ao próprio eixo do motor como também da carga. Nestes casos o motor então

passa a funcionar também como um transdutor dos efeitos da carga para a corrente do

estator, podendo esta enxergar defeitos como falha em rolamentos, problemas em correias,

polias, engrenagens, e todo tipo de carga acoplado ao motor desde que esta seja capaz de

gerar uma modulação característica no air-gap [1].

A técnica MCSA procede da modulação capaz de sensibilizar o air-gap, numa

freqüência característica e ainda do conteúdo harmônico adquirido por esta em função de

outras falhas, como por exemplo, problemas no estator bem como problemas com o

sistema de alimentação no qual o motor está inserido.

Esta técnica tem como característica e assim também uma vantagem o número

reduzido de transdutores empregados, onde se utiliza apenas um transdutor de corrente,

instalado no painel de alimentação. Outra grande vantagem está no fato desta não ser

invasiva, ou seja, não necessita a abertura e nem a parada do motor para análise e ainda

não necessita estar próximo à máquina, reduzindo riscos de acidentes e deslocamentos

excessivos.

O sistema é muito simples de ser implementado, como pode ser observado na figura

2.1.

Figura 2.1: Sistema básico para análise espectral da corrente [1]

Condicionador

de sinais

MIT

Analisador de

espectro

CT

3-phase

supply


18

CT: corresponde a um transdutor de corrente, que às vezes conta com dois

transdutores, um primário e outro secundário caso o motor seja de média ou alta

tensão, com relação a esses se soma apenas à especificação de faixa de

corrente de trabalho e também a faixa de freqüência, já que este pode funcionar

como um filtro para algumas freqüências importantes para caracterização da

falha. Na prática deve se empregar transdutores com banda de passagem acima

de 10kHz.

Condicionador de sinal: este circuito é importante para eliminar componentes

indesejáveis no sinal de corrente decorrentes, por exemplo, de ruídos

eletromagnéticos ou aliasing do sinal amostrado. Este último efeito aparece

quando os sinais adquiridos possuem freqüência maior que a metade da

freqüência de amostragem, o que não cumpre com o teorema de Nyquist. Na

prática deve-se adotar uma freqüência de amostragem maior que dez vezes a

maior freqüência a ser amostrada.

Analisador de Espectro: Este elemento constitui da transformação do sinal do

domínio do tempo, para o domínio da freqüência, onde se obtém a assinatura da

corrente. Este processamento é realizado a partir da Fast Fourier Transform

(FFT) que constitui um algoritmo que acelera a Discrete Fourier Transform (DFT).

A DFT que transforma um sinal do domínio do tempo a um conjunto de senos e

co-senos com amplitudes e freqüências diferentes que podem ser somados para

formar o sinal no domínio do tempo original.

A análise compreende localizar da freqüência de interesse (de falha) e comparar

a tendência de aumento da magnitude desta componente no tempo para verificar

se há ou não um processo de falha em progresso.

Na técnica MCSA, é importante se conseguir sinais com muita clareza, pois as

informações desejadas, muitas vezes estão em níveis muito baixos e muito susceptíveis de

serem confundidas, caso o espectro esteja “sujo”. Além dos cuidados acima apresentados, é

importante ainda garantir uma boa resolução do espectro.

Por resolução espectral entende-se como a distância entre duas raias espectrais e

esta é dada por:

(2.1)

N

ff s


19

Onde:

– f é a resolução espectral

– Fs é a freqüência de amostragem utilizada

– N é o número de amostras

O circuito de aquisição de dados utilizado neste trabalho foi o Preditor® este realiza

todo o condicionamento do sinal, além da conversão analógica para digital. Comparando

com os equipamentos existentes no mercado, a resolução deste apresenta-se bem superior.

Assim:

Tabela 2.1: Resoluções utilizadas no mercado [1]

A magnitude das componentes de freqüência na corrente é apresentada em dB

(decibéis), para que as magnitudes muito pequenas sejam maximizadas e melhor

visualizadas no espectro da corrente. Com base nesta escala, pode-se afirmar:

Uma diferença de 6 dB implica que uma componente é o dobro da outra

Uma diferença de 20 dB implica que uma componente é 10 vezes maior que a outra

Uma diferença de 40 dB implica que uma componente é 100 vezes maior que a outra

Uma diferença de 60 dB implica que uma componente é 1.000 vezes maior que a outra

Uma diferença de 80 dB implica que uma componente é 10.000 vezes maior que a outra

F s = 1638,4 F s = 8192

F max = 819,2 F max = 4096

100 256

200 512

400 1024

800 2048

1600 4096

3200 8192

6400 16384

12800 32768

25600 65536

51200 131072

102400 262144

Dados para Aquisição do Preditor

0,125

0,0625

0,03125

Linhas Amostras

Mercado

PREDITOR

32

16

8

4

2

1

0,5

0,25 0,05

0,025

0,0125

0,00625

6,4

3,2

1,6

0,8

0,4

0,2

0,1

Resolução


20

Figura 2.2: a) Espectro na escala linear b)Espectro na escala logarítmica [1]

Na figura 2.2.a é apresentado o espectro em escala linear. Já na 2.2.b tem-se o

espectro em escala logarítmica. É nítido que se tem muito mais informação disponível no

espectro do segundo caso. O que se justifica o emprego de escalas logarítmicas.

No acompanhamento da falha a partir do espectro de corrente, geralmente é

necessário acompanhar o comportamento da tendência da magnitude da componente de

falha. Para algumas falhas já existem cartas de severidade onde se tem uma relação direta

sobre o valor da magnitude em dB e a severidade da falha existente na máquina, como por

exemplo, a falha de “barra quebrada”.

Para o acompanhamento da falha a partir da assinatura de corrente, tem sido

estabelecido por diversos autores, um conjunto de padrões de falha, que procuram orientar

a busca das componentes de interesse. No caso de falhas elétricas que geram um

desequilíbrio elétrico no motor, tem-se que a componente relativa ao terceiro harmônico vai

indicar a presença ou não deste desequilíbrio [4].

Figura 2.3: Padrão de falhas no estator MCSA.


21

A componente de 3xF é de seqüência nula. O seu acréscimo no espectro diz respeito

a um desequilíbrio existente, porém esse pode ter como fonte um problema no estator ou

ainda um problema no sistema de alimentação. Uma estratégia simples de se separar estes

dois efeitos através da análise de corrente é comparar a mesma componente de terceiro

harmônico em motores instalados em um mesmo sistema de alimentação (mesmo

barramento), caso a componente venha a ter uma tendência progressiva em um caso,

enquanto no outro no mesmo barramento se mantém constante, isto corresponderá à

presença de uma falta no motor, por outro lado se os dois tem o mesmo comportamento,

isto pode caracterizar um problema com o sistema de alimentação.

A figura 2.4 permite a observação de um espectro da corrente tendo passado por

todos os passos da técnica. Pode-se observar a componente referente ao desequilíbrio

apontada e ainda com sua magnitude destacada sobre a componente. Neste caso tem-se

um motor operando sob um sistema de alimentação com freqüência de 60Hz.

Figura 2.4: Exemplo de espectro de corrente do estator monitorando o terceiro harmônico.

A figura 2.5 traz um exemplo de uma curva de tendência onde cada ponto

corresponde a magnitude da componente do terceiro harmônico em cada instante

monitorado. As magnitudes assumidas e a sua variação serão os parâmetros de avaliação

para diagnosticar a presença ou não da falha elétrica no motor ou no sistema de

alimentação.


22

Figura 2.5: Exemplo de curva de tendência do terceiro harmônico.

2.3 _ EPVA

Extend Park’s Vector Approach (EPVA) (Abordagem do vetor de Park estendido)

parte da expectativa em analisar as componentes de eixo direto e em quadratura da

corrente elétrica de alimentação do motor, proposta por Cardoso M. em 1988.

Sabe-se que as componentes do vetor de Park de um motor id e iq tomando-se as

correntes de alimentação iA, iB e iC podem ser expressas por [2]:

C

B

A

q

d

i

i

i

i

i

i

)2/1()2/1(0

)6/1()6/1(3/2

1110

(2.2)

Em condições normais do motor e sistema de alimentação, ou seja, sistema

alimentação com tensões senoidais e equilibradas e também o motor operando sob

condições normais, estas podem ser expressas através das seguintes componentes do

vetor de Park:

)()2/6( wtseniid (2.3)

).2/()2/6( wtseniiq (2.4)


23

Onde

i máximo valor da corrente de seqüência positiva (A);

w freqüência angular da alimentação (rad/s);

t variável tempo (s).

A representação correspondente é uma forma circular posicionada na origem dos

eixos coordenados. Neste caso o módulo do vetor de Park é constante:

Figura 2.6: Representação do Vetor de Park da corrente para uma situação ideal. [2]

Para condições anormais de operação, as expressões 2.3 e 2.4, não são aplicadas,

isto ocorre devido à presença de outras componentes na corrente de alimentação do motor

além das componentes de seqüência positiva, correspondendo uma representação diferente

da apresentada acima. Nestas condições o módulo do vetor de Park irá conter um nível dc e

um nível ac, que tem relação direta com a assimetria no motor ou no sistema de

alimentação no qual este está inserido.

No caso da existência de um curto-circuito interno no estator de um motor

assíncrono, sendo este alimentado sem neutro, um desequilíbrio irá aparecer na corrente e

esta pode ser expressa como a soma da componente de seqüência positiva e negativa.

Com isto pode-se apresentar que a existência destas duas componentes, traz uma

representação elíptica do vetor de Park da corrente, como pode ser visto na figura 2.7.

Observa-se também que o tamanho do eixo maior é diretamente proporcional a soma das

amplitudes das componentes de seqüência positiva e negativa da corrente de alimentação


24

do motor, enquanto a diferença dessas duas componentes é diretamente proporcional ao

tamanho do eixo menor.

Figura 2.7: Representação do vetor de Park para o caso de um motor com assimetria no estator.

(a) Representação do vetor de Park da corrente do motor

(b) Módulo do Vetor de Park da corrente do Motor. [2]

A partir da figura 2.7(b), que mostra a representação do módulo do vetor de Park no

domínio do tempo, pode ser observado que a presença da corrente de seqüência negativa

está diretamente relacionada com a assimetria presente no motor e que esta também pode

ser observada pela presença da componente duas vezes a freqüência fundamental de

alimentação (2xF) no espectro de freqüência do vetor de Park da corrente. Pode-se ainda

afirmar que a amplitude desta componente espectral está relacionada diretamente com a

magnitude da falta. Neste sentido, um indicador de grau de assimetria pode ser obtido com

o raio entre a amplitude da componente espectral com freqüência 2xF e o nível dc do vetor


25

de Park da corrente. Sabe-se também que a forma geométrica quanto as suas dimensões e

inclinação do eixo central são também um indicador de uma falha existente no motor ou no

sistema de alimentação.

Esta técnica necessita da medição das três correntes do motor de indução trifásico

apenas quando este for alimentado também com o neutro. Para os demais casos é possível

medir somente duas das correntes e a terceira é calculada.

Figura 2.8: exemplo de uma instalação de três sensores de corrente.

A figura 2.9 apresenta o diagrama em bloco do sistema de monitoração utilizando a

técnica EPVA.

Figura 2.9: Diagrama em bloco da técnica EPVA [3]


26

Aquisição de dados: Nesta etapa os dados são coletados a partir de

transdutores de corrente a exemplo da técnica MCSA, que são filtrados por

filtros anti-aliasing e então entregues a um conversor analógico/digital (A/D).

Aqui também todos os cuidados devem ser tomados, quanto à especificação

dos transdutores, que devem ter uma tolerância de corrente superior a de

trabalho do motor, faixa de freqüência compatível com as freqüências a

serem amostradas e nível de isolamento superior a área de trabalho. Busca-

se aqui também utilizar transdutores similares, porque como se trata do

estudo de desequilíbrio do motor ou do sistema de alimentação, é preciso

evitar que possa aparecer algum desequilíbrio proveniente de outra situação

que não sejam essas.

Tratamento dos dados: O tratamento dos dados é realizado pelas

transformações necessárias, ou seja, abc para Park e logo em seguida o

cálculo da assinatura do vetor de Park e a geração da representação

geométrica do vetor.

Vetor de Park da Corrente: Neste ponto são realizadas as análises da

representação geométrica e da assinatura do vetor de Park. Como

apresentado anteriormente, a forma geométrica bem como a componente

espectral (2xF) na assinatura do vetor de Park estão relacionados

diretamente com o nível de desequilíbrio existente no motor de indução ou no

sistema de alimentação.

O diagnóstico de um desequilíbrio no estator, passa pela análise da tendência da

magnitude da componente espectral (2xF). Esta forma de análise é necessária, quando não

se tem uma carta de severidade para a técnica, pois a magnitude apresentada pode estar

relacionada com as próprias características do motor analisado bem como do próprio

sistema de alimentação em que o motor está instalado. Na prática, a exemplo do sistema

Preditor®, faz-se também a análise do vetor de Park da tensão de alimentação do motor, já

que o desequilíbrio observado na corrente pode derivar do motor ou do sistema de

alimentação. Desta forma o diagnóstico é mais conclusivo, pois é possível diferenciar se o

aumento da magnitude da componente espectral ocorre somente no espectro do vetor de

Park da corrente ou também da tensão ou ainda só no da tensão. Assim é possível

diferenciar se o desequilíbrio provém do motor ou do sistema de alimentação. A figura 2.10


27

traz um exemplo de curvas de tendência da componente de 2xF do espectro de freqüência

do vetor de Park da tensão e da corrente.

Figura 2.10: Exemplos curva de tendência de desequilíbrio no espectro do vetor de Park.

2.4 _ Análise da impedância de seqüência negativa

Resultados de pesquisas recentes apontam para o fato da identificação da

impedância de seqüência negativa efetiva ser um poderoso indicador para o diagnóstico de

falha no estator de motores de indução bem como para o sistema de alimentação. Existem

algumas críticas sobre esses trabalhos como, por exemplo, Kliman em 1996 [18], onde

esses apontam que pequenos erros de medições, tais como, desequilíbrios dos ganhos dos

sensores de corrente, afetariam significativamente o valor da impedância de seqüência

negativa, inviabilizando a aplicação do método. Apesar deste fato, recentes resultados

apresentados apontam a eficiência ainda da técnica, mostrando que substanciais variações

na impedância de seqüência negativa ocorrem em função de pequenos problemas ocorridos

no estator [5].

É uma técnica simples de ser aplicada, porém é necessária a medição simultânea de

tensão e corrente, o que eleva o custo com os transdutores e também com os equipamentos

de aquisição.


28

A técnica constitui-se basicamente na obtenção primeiramente das componentes

simétricas da tensão e da corrente, e em seguida através da relação entre elas chega-se a

impedância de seqüência negativa.

2.4.1_ Componentes Simétricas

As componentes simétricas de um sistema trifásico incluem as componentes de

seqüência zero, positiva e negativa. As componentes de seqüência positiva possuem

magnitudes iguais e são defasadas de 120o com vetor de rotação A-B-C. As componentes

de seqüência negativa possuem também magnitudes iguais e defasagem de 120o, mas a

rotação do vetor é C-B-A. A componente de seqüência zero tem magnitudes iguais, porém

sem ângulo de defasagem.

Para as tensões de fase, estas podem ser obtidas a partir da soma das componentes

de seqüência zero, positiva e negativa como pode ser observado em (2.6)-(2.8) para as

tensões VA, VB e VC [5]. As mesmas relações valem também para a corrente substituindo V

por I.

210 AAAA VVVV (2.6)

210 BBBB VVVV (2.7)

210 CCCC VVVV (2.8)

Essas equações são simplificadas trocando a representação do vetor e+j120 por “a” e

realizando as substituições apropriadas como é apresentado na equação (2.9).

2

1

0

2

2

1

1

111

A

A

A

C

B

A

V

V

V

aa

aa

V

V

V

(2.9)

A expressão (2.9) corresponde a transformação de componentes de seqüência para

as componentes de fase ABC.

A ordem inversa, ou seja, a obtenção das componentes de seqüência, pode ser

obtida como ilustrado na equação (2.10).


29

C

B

A

A

A

A

V

V

V

aa

aa

V

V

V

2

2

2

1

0

1

1

111

3

1 (2.10)

VA, VB e VC são valores rms das tensões das fases A, B e C respectivamente.

Nos motores de indução trifásicos cada fase pode apresentar uma impedância

diferente para cada componente de seqüência da corrente. As impedâncias ZA0, ZA1 e ZA2

são impedâncias da fase A relativas as correntes de seqüência zero, positiva e negativa

respectivamente e o mesmo se repete para as fases B e C como expresso em (2.11).

2

1

0

210

210

210

A

A

A

CCC

BBB

AAA

C

B

A

I

I

I

ZZZ

ZZZ

ZZZ

V

V

V

(2.11)

Uma outra forma de se obter as componentes de seqüência negativa de tensão ou

corrente é pela transformação de ABC para dq0. Partindo da afirmação que o vetor de

seqüência negativa tem a mesma freqüência que o de seqüência positiva, mas sentido

contrário tem-se nas componentes dq duas parcelas: uma contínua e outra alternada com

freqüência de duas vezes a freqüência das grandezas originais. A parcela contínua é devido

a componente de seqüência positiva. A parcela que tem freqüência de duas vezes a

freqüência do sistema de alimentação é conseqüência da presença da componente de

seqüência negativa. Retirando-se a parcela contínua, ou seja, a de seqüência positiva e

aplicando a transformação de dq0 para ABC, tem-se a componente de seqüência negativa

[6].

2.4.2_ Impedância de seqüência negativa

O estado operacional de um motor pode ser analisado através dos circuitos

equivalentes de seqüência positiva e negativa. A figura 2.11 ilustra o circuito equivalente da

seqüência positiva onde Rs e Rr representam as resistências do estator e rotor

respectivamente, enquanto Xs, Xr, e Xm representam as reatâncias do estator, do rotor, e a

reatância de magnetização, respectivamente. Is1 e Ir1 são as correntes de seqüência positiva

no estator e no rotor. A componente variável da resistência do rotor, RV1, apresenta um

comportamento em função do escorregamento (s), e verifica-se que RV1 é sensível a

variações do escorregamento, como mostrado pela equação (2.12).


30

rV Rs

sR

)1(1

(2.12)

O circuito equivalente para a seqüência negativa pode ser obtido substituindo o

escorregamento (s), no circuito de seqüência positiva, por (2-s), já que o campo da

seqüência negativa gira em direção oposta ao respectivo campo da seqüência positiva. A

figura 2.12 ilustra o circuito equivalente resultante onde a componente variável fica expressa

da forma apresentada em (2.13).

rV Rs

sR

)2(

)1(2

(2.13)

Considerando que muitos motores operam com baixo escorregamento, ou seja,

operam com rotação mais próxima da síncrona, duas observações podem ser realizadas:

1) A equação (2.13) mostra que a impedância de seqüência negativa é muito menor que a

impedância de seqüência positiva, consequentemente altos níveis de corrente de

seqüência negativa surgem com a existência de baixos níveis de tensão de seqüência

negativa. Isto cria um problema para alguns sistemas de monitoração da corrente, já que

um pequeno desequilíbrio de tensão altera as correntes de linha mascarando alguns

sinais de falhas em seus primórdios.

2) Percebe-se que a impedância de seqüência negativa não é sensível a variação do

escorregamento do motor e conseqüentemente a impedância de seqüência negativa de

um motor saudável é normalmente constante para uma ampla faixa de condições de

operação.

Figura 2.11: Circuito equivalente de sequencia positiva de um motor de indução


31

Figura 2.12: Circuito equivalente de sequencia negativa de um motor de indução

Para a obtenção da chamada impedância efetiva de seqüência negativa, como um

indicador de falha no estator, utiliza-se a expressão:

2

22

A

Aef

I

VZ (2.14)

que corresponde a divisão da componente seqüência negativa da tensão pela da corrente.

Resultados apresentados em [6], mostram ainda que a impedância de seqüência

negativa permaneçe constante quando o motor está inserido em um sistema desequilibrado.

Dos estudos pesquisados, afirma-se que para pequenos defeitos existentes no

motor, Z2ef altera substancialmente.

2.5 _ Falhas Elétricas em motores de indução

Os proprietários de empresas esperam sempre que os motores existentes em seus

processos, nunca parem de operar antes de completar a vida útil especificada pelo

fabricante ou mesmo que isto venha acontecer somente de forma programada, para ser

realizada então a manutenção corretiva. Na prática sabe-se que a grande maioria dos

motores de indução, sofre as mais diversas perturbações e gerando os mais variados tipos

de problemas e quando acontecem são alvos às vezes de grandes prejuízos.

Deste modo, o conhecimento de cada uma das falhas possíveis de ocorrerem bem

como das causas e estatísticas de ocorrência são necessárias. O estudo delas para que se

possa, dentro do contexto estudado, produzir um diagnóstico preciso e ainda possivelmente

um prognóstico faz este estudo ser vital para o bom funcionamento do motor.

A maior incidência de falhas em motores de indução localiza-se nos mancais e no

estator [7]. Essas falhas ocorrem geralmente em função de sobreaquecimento, falha no

isolamento, falhas das instalações elétricas, quebras mecânicas. Que por sua vez são

originados por partidas indevidas, sobrecargas, altas temperaturas ambiente, lubrificação


32

inadequada, falha de ventilação, envelhecimento natural do motor entre outros que fogem

das condições normais de operação dos motores.

Em estudo apresentado por [7], envolvendo motores de indução com potência de

100HP ou maiores (incluindo motores de baixa e média tensão), chegou-se ao gráfico de

localização de falhas em motores que é apresentado na figura 2.13.

Mancais

41%

Estator

37%

Rotor

10%

Diversos

12%

Ainda conforme [7], pode-se apontar a origem destas falhas como é apresentado na

figura 2.14.

Projeto

39%

Mão de Obra

27%

Operação

Indevida

21%

Applicação

Indevida

13%

Com base neste gráfico pode-se observar o despreparo das equipes de manutenção.

Isto é um reflexo também, dentro do horizonte estudado, da disponibilidade de ferramentas

adequadas para o diagnóstico e também a capacitação dessas equipes para utilização

dessas ferramentas.

Figura 2.13: Localização falhas em motores [7]

Figura 2.14: Causas de falhas em motores [7]


33

2.5.1_ Falhas no estator

As falhas no estator somam 37% das ocorrências de falhas no motor como já

apresentado na figura 2.13. Elas são de diversos tipos, sendo esses relacionados

principalmente com as sobretemperaturas que causam a degradação do isolamento,

levando ao curto-circuito. As causas mais comuns de falhas no estator são apresentadas a

seguir, onde também são apresentadas as suas estatísticas de ocorrência segundo [7].

23%

4%3%

1% 1% 1%

4%

Aterramento

Isolamento entre espiras

Grampo de Pressão

Cunhas Frouxas

Carcaça

Núcleo Frouxo

Outros

Figura 2.15: Causas de falhas no estator [7]

A seguir são apresentadas algumas das falhas mais comuns no estator, cada uma

delas foi ensaiada em laboratório e analisada com as técnicas aqui estudadas, assunto do

capítulo seguinte. Estas falhas na prática derivam principalmente do sobreaquecimento do

motor ou então de problemas ocorridos no sistema de alimentação. Vale ressaltar que as

falhas elétricas muitas vezes têm um avanço muito rápido, e muitas vezes é inevitável uma

manutenção corretiva, ou seja, a troca de todo o enrolamento do estator.

2.5.1.1_ Aterramento

Esta falha consiste no rompimento do isolamento da espira de uma bobina que entra

em contato com a carcaça após a degradação do isolamento por esforço mecânico ou

envelhecimento do isolamento.

É a causa mais comum nos motores como apresentado na figura 2.15. Esta tem

como causa principal, o movimento da cabeça da bobina que está próxima à ranhura. Este

movimento ocorre devido a partidas brusca, ou ainda muita exigência do motor na partida

acima da especificação do motor. Ficando sem apoio a bobina então se desloca no interior


34

da ranhura e tocando na sua extremidade comprometendo o isolamento. A figura 2.16 ilustra

a conseqüência desta falha.

Figura 2.16: Curto-circuito para massa na saída da ranhura [8]

Dentre as causas apresentadas aponta-se ainda a contaminação do isolamento,

abrasão, vibração e surtos de tensão [8]. Pode também ser conseqüência da deficiência na

montagem do isolamento das ranhuras, no momento do enrolamento do estator, ou mesmo

emprego de materiais inadequados, incompatíveis com a classe térmica e de tensão, ou

ainda erros durante o processo de bobinagem.

2.5.1.2_ Falha no isolamento – Curto-circuito interno

A falha no isolamento tem como característica um ponto do enrolamento com

isolamento danificando, isolamento “furado”, que entra em contato com um outro ponto na

mesma condição. Este pode ser causado por:

Surtos de tensão, que ocorrem devido a curtos-circuitos fase-terra em sistemas

isolados ou sistemas aterrados através de impedâncias de alto valor, resultando

num acréscimo da tensão fase-neutro nas fases sadias. Pode também ser

causado pela saída súbita de cargas [9], ou por falha em semicondutores de

potência;

Aquecimento proveniente de sobrecargas;

Envelhecimento do isolamento por contaminação, sujeira, abrasão, etc;


35

Stress resultante de ensaios dielétricos.

As conseqüências deste tipo de ocorrência ocasionam as seguintes falhas:

Curto-circuito entre espiras;

Figura 2.17: Curto-circuito entre espiras [8]

Bobina curto-circuitada;

Figura 2.18: Bobina Curto-circuitada [8]


36

Curto-circuito entre fases;

Figura 2.19: Curto-circuito entre espiras de fases diferentes [8]

Curto-circuito na conexão;

Figura 2.20: Curto-circuito na conexão [8]


37

Curto-circuito no interior da ranhura;

Figura 2.21: Curto-circuito no interior da ranhura [8]

Isolamento “furado” por surto de tensão;

Figura 2.22: Isolamento furado por surto de tensão [8]


38

2.5.1.3_ Queima generalizada

A queima generalizada no motor ocorre devido à sobreaquecimento do estator, que

tem como principal causa a circulação de corrente acima do permitido em um intervalo

acima do especificado, o que leva a carbonização de todo o enrolamento do estator como

mostra a figura 2.23. As sobrecorrentes nos motores ocorrem geralmente devido a três tipos

de falhas:

1) Sobrecarga: ocasionado por uma exigência excessiva ao motor sem que o relé

de sobrecarga enxergue. Isto ocorre por uma falha no relé ou pelo fato deste ter

sido mal ajustado, ou ainda da falta dele. Outro fator possível é o erro no

dimensionamento do motor para partidas, quando este é submetido a uma

partida prolongada além da sua capacidade. Este efeito aparece também quando

o motor sofre um travamento do rotor, quando este chega a exigir cerca de 4 a 8

vezes a corrente nominal;

2) Ligação incorreta: Quando o motor foi instalado incorretamente, como por

exemplo, um fechamento incorreto dos seus terminais no circuito de

acionamento;

3) Sub ou sobretensão: ocasionado por uma instalação do motor em lugar

impróprio, saída ou entrada de grandes blocos de carga, variação de

compensação reativa (entrada ou saída de banco de capacitores), ou ainda

ajuste incorreto de tap de transformadores.

Figura 2.23: Carbonização generalizada por sobrecarga intensa [8]


39

Figura 2.24: Rotor travado [8]

2.5.1.4_ Queima de uma ou duas fases – Falta de fase

A queima de uma ou duas fases, ocorre em razões da falta de uma fase. Esta falta

ocorre principalmente em função de um fusível que queima, ou ainda da desconexão de um

dos cabos de alimentação do motor ou até do rompimento deste. O fato é que esta

ocorrência pode trazer grande prejuízo para a máquina, como apresentado na figura 2.26 e

2.28, já que os níveis de corrente que circulam o motor nesta condição são muito elevados.

Motores conectados em delta: a falta de uma das fases do alimentador resultará

na circulação de corrente de 2 a 2,5 vezes a corrente inicial na bobina ligada às fases que

ficaram conectadas [7], como ilustra a figura 2.25. Neste caso a velocidade é reduzida, e

assim também a ventilação e consequentemente ocorre a queima da bobina submetida a

maior corrente.


40

Figura 2.25: Correntes que circulam nos enrolametos devido a abertura de fase – motor ligado em delta

[7]

Figura 2.26: Queima de uma fase – motor ligado em delta [8]

Motores conectados em estrela: neste caso a corrente que irá circular será da

ordem de 1,73 vezes a inicial, pois esta irá circular por duas bobinas em série, como

apresentado na figura 2.27. Neste caso poderão queimar duas fases, como o caso real

ilustrado na figura 2.28.


41

Figura 2.27: Correntes que circulam nos enrolametos devido a abertura de fase – motor ligado em estrela

[7]

Figura 2.28: Queima de duas fases – motor ligado em estrela [8]


42

2.5.1.5_ Queima de uma ou duas fases – Tensões desbalanceadas

Sistemas de alimentação desequilibrados hoje é bastante comum. Isto se deve

principalmente as cargas monofásicas conectadas em circuitos trifásicos, queima de fusíveis

em uma das fases em bancos trifásicos e a ausência de transposição completa de linhas de

transmissão [11]. Sabe-se que mesmo que seja pequeno o nível de desequilíbrio na

máquina, os prejuízos que este traz para o motor são enormes [10]. O motor na presença de

um sistema desequilibrado, devido à deformação do campo girante, passa a apresentar

mais ruído, esforços mecânicos axiais e radiais, vibração, batimento, desgaste e

aquecimento excessivo dos mancais [7]. Estes encadeamentos de efeitos se dão

principalmente com o aparecimento de correntes de seqüência negativa, que geram também

torques contrários na máquina, aumentando aí o consumo de energia.

As conseqüências desses efeitos na máquina, dependendo da sua magnitude, é um

aumento de perdas, diminuição do rendimento, alteração do fator de potência,

superaquecimento e redução da vida útil.

O superaquecimento que acelera a degradação do isolamento pode de maneira

diferenciada em cada uma das fases, devido ao desequilíbrio, levar o enrolamento à

carbonização, como ilustra a figura 2.29.

Figura 2.29: Queima por correntes excessivas desequilibradas devido à

aplicação de tensões desbalaceadas [8]

Capítulo 3 – O Sistema de Monitoração Proposto

43

CAPÍTULO 3

O SISTEMA DE MONITORAÇÃO PROPOSTO

A utilização das técnicas de manutenção preditiva para falhas elétricas em MIT, representa um grande avanço no diagnóstico precoce desse tipo de falha, que são responsáveis por 37% das

paradas não programadas dos motores. Neste capítulo é apresentado um sistema de monitoração

capaz de atender as exigências de cada uma das técnicas.

3.1 _ Introdução

O sistema de monitoração utilizado foi desenvolvido para disponibilizar todos os

recursos necessários para aplicação das técnicas.

As técnicas de manutenção preditiva de MIT para falhas elétricas aqui estudadas,

representam um grande potencial a ser utilizado pelas equipes de manutenção preditiva, já

que estas trazem vantagens tais como:

Diagnóstico precoce;

Acompanhamento da progressão da falha;

Não invasivas;

Fácil utilização;

Redução no consumo de energia;

Aumento da vida útil motor;

Monitoramento pode ser realizado sem ter acesso ao motor, apenas pelos seus

condutores de alimentação;

Fácil diagnóstico com baixo tempo de treinamento para análise.

O sistema proposto constitui basicamente de um circuito de aquisição, de um

programa de processamento e análise, de um microcomputador para carregar o programa e

também dos sensores de tensão e corrente.

Em vista da utilização das técnicas EPVA, MCSA e Cálculo da Impedância de

Seqüência Negativa, um robusto sistema de monitoração é necessário, o que atualmente

com os progressos da eletrônica analógica e digital não representa um problema insolúvel.


44

3.2 _ O Sistema de Monitoração

Figura 3.1: Sistema de monitoração proposto, hardware e transdutores

O sistema de monitoração segue o diagrama apresentado na figura 3.2, constituídos

pelos equipamentos apresentados na figura 3.1. Neste sistema, têm-se os transdutores que

convertem as grandezas tensão e corrente em sinais de tensão compatíveis ao hardware, e

este filtra, amplifica, transforma o sinal analógico em digital e depois transmite para um

microcomputador para análise. No microcomputador é empregado um programa de análise

para realizar, além do gerenciamento dos dados, o processamento dos sinais aplicando as

ferramentas matemáticas inerentes a cada uma das técnicas. Por exemplo, as

transformações do domínio do tempo para a freqüência, o cálculo do vetor de Park, as

gerações das tendências além de outros recursos que são necessários ao diagnóstico.

Figura 3.2: Sistema de monitoração para aplicação das técninas de análise de falhas elétricas


45

3.2.1 _ Os Transdutores

Os transdutores utilizados para implementar a técnica são de tensão e corrente.

Estes são constituidos de sensores do tipo transformador de corrente ou tensão, sondas de

efeito hall, sondas de efeito Rogowski.

A escolha dos transdutores é extremamente importante para garantir a qualidade dos

sinais em termos de informação e clareza. Os transdutores a serem empregados no uso das

técnicas devem atender aos parâmetros a seguir:

o Faixa de operação (corrente e/ou tensão): Essa deve ser escolhida de

acordo com os níveis máximos de operação que este será submetido e

também de acordo com as opções de mercado.

o Sinal de saída: em tensão.

o Relação de transformação: Essa deve ser escolhida tal que a saída máxima

do transdutor seja inferior a 5V ou do especificado pelo hardware utilizado.

Figura 3.3: Seleção escala transdutor

o Faixa de isolação: Essa dever ser de acordo com o ambiente de operação e

níveis de tensão de operação. Ex.: CATIII-600V.

o Cabo: Isolado com terminação BNC ou outro dependendo do equipamento

empregado.

Figura 3.4: Conector BNC do transdutor

o Freqüência: A faixa de freqüência de operação deverá ser de DC a 10kHz.

(atenuação de 3db na faixa)


46

Os transdutores utilizados no experimento foram os seguintes:

1) Corrente

I200s da FLUKE

Figura 3.5: Transdutor de Corrente i200s

Características:

Tabela 3.1: Características transdutor de corrente i200s

Faixa de operação 0-200A

Saída Tensão

Terminação BNC

Categoria Isolação CatIII-600V

Faixas Seleção 20A (100mV/A) e 200A(10mV/A)

Faixa de Freqüência 40Hz a 10kHz

Abertura máxima 21mm

2) Tensão

DP120 da FLUKE

Figura 3.6: Transdutor de Tensão DP120


47

Características:

Tabela 3.2: Características transdutor de tensão DP120

Faixa de operação 0-1000V

Saída Tensão

Terminação BNC

Categoria Isolação CatIII-600V e CatII-1000V

Faixas Seleção 20X e 200X

Faixa de Freqüência DC a 20MHz

Alimentação Bateria 9V

Os transdutores de tensão foram instalados para medir as tensões de linha em todas

as aquisições, os de corrente foram instalados para medir as correntes de linha usadas nas

técnicas MCSA e EPVA. Para obtenção da impedância de seqüência negativa foram

instalados os sensores de corrente monitorando as correntes de fase. As figuras 3.7, 3.8 e

3.9, ilustram a utilização dos transdutores de tensão e corrente em cada uma das técnicas.

Figura 3.7: Configuração transdutores Técnica EPVA


48

Figura 3.8: Configuração transdutores Técnica MCSA

Figura 3.9: Configuração transdutores Técnica Imedância de Sequencia Negativa

3.2.2 _ O Circuito de Aquisição de Dados

Como já mencionado, o circuito de aquisição de dados requer aqui um

processamento mais robusto a fim de garantir as exigências como, aquisição simultânea,

transmissão de dados e armazenagem de dados.

O circuito utilizado compreende todas essas características e é denominado

Preditor®, modelo PRC3, que é apresentado na figura 3.10.


49

Figura 3.10: Hardware Preditor® PRC3 PS Soluções

O Preditor® tem as seguintes característica e funcionalidades e que são necessárias

para utilização das técnicas EPVA, MCSA e Impedância de Seqüência Negativa:

6 canais de aquisição simultâneo, isto se faz necessário para o EPVA e Impedância

de Seqüência Negativa, pois nestas os cálculos envolvem as correntes e/ou tensões

do motor referentes a um mesmo instante de tempo. Para MCSA basta um sinal de

corrente;

6 Filtros passa baixa de oitava ordem anti-aliasing.

Estes filtros são programáveis para duas freqüências de corte que são: 4096Hz e

819,2Hz para aquisições com freqüência de amostragem de 8132Hz e 1638,4Hz

respectivamente;

6 amplificadores programáveis que permitem ajustes em 1, 2, 4 e 8 via programa;

1 conversor analógico/digital de 12 bits, operando em 2Mhz, que converte

simultaneamente seis entradas analógicas;

Porta de comunicação Ethernet, que permite a transmissão dos dados coletados

para o microcomputador e também a configuração do hardware pelo mesmo, como

ajustes de freqüência de corte de filtro, seleção de canais e ajuste de ganho.

3.2.3 _ O Processamento Digital do Sinal

O processamento digital de sinal geralmente é realizado por um microcomputador

portátil ou não, que realiza o processamento matemático exigido pelas técnicas em

discussão.

Os programas utilizados foram o Preditor® e o MatlabR12.1. A partir do Preditor®, foi

possível gerenciar o circuito de aquisição de dados Preditor® e ainda realizar todos os


50

processamentos referentes as técnicas EPVA e MCSA. Apenas o cálculo da impedância de

seqüência negativa foi realizado a partir do Matlab.

a) Programa Preditor® (EPVA e MCSA)

Este programa permite ajustar todas as configurações do motor a ser monitorado,

dos transdutores empregados e adquirir os sinais a partir do hardware Preditor®.

No processamento dos sinais das técnicas MCSA e EPVA são realizados os

seguintes passos para chegar ao diagnóstico a partir das técnicas:

1) Cadastro do motor

Incluindo informações de rotação nominal, corrente nominal, freqüência nominal,

número de pólos e tensão nominal.

2) Cadastro dos transdutores

Informar em qual canal está instalado os sensores, qual a saída de cada

transdutor (por ex.: mV/A, 20X, 200X) e ainda ajustar via software o ganho a ser

aplicada para cada transdutor;

3) Seleção da freqüência de amostragem, para ajuste da freqüência de aquisição e

também da freqüência de corte dos filtros;

4) Aquisição dos sinais

Se for MCSA, apenas um sinal de corrente é adquirido, na freqüência

selecionada e é exibido o sinal no tempo e também o espectro de freqüência,

onde automaticamente é estimada a rotação do motor e também a freqüência do

sinal de alimentação.

Para EPVA, são adquiridas as três correntes e três tensões de alimentação do

motor. Após a aquisição, todos os sinais no tempo são carregados e também é

realizado o cálculo do vetor de Park e do seu espectro de freqüência que são

exibidos em um gráfico;

5) Cálculo das componentes de falha

No caso de MCSA, para análise do desequilíbrio, foi avaliada a componente de

três vezes a freqüência fundamental, esta é calculada e marcada pelo software,

sobre o espectro de freqüência.

No caso do EPVA, para a análise do desequilíbrio, foi analisada a componente de

duas vezes a freqüência fundamental no espectro do vetor de Park da tensão e

da corrente. Esta componente foi calculada e identificada no gráfico;

6) Análise da tendência


51

Em manutenção preditiva, é fundamental a análise da tendência de cada falha. O

software registra automaticamente para cada aquisição as amplitudes de cada

componente de interesse e quando selecionada a curva de tendência de cada

falha em análise este carrega cada ponto com suas respectivas amplitudes.

Desta forma é possível acompanhar a evolução de cada processo de falha que

esteja se desenvolvendo no motor.

b) Programa de Cálculo da Impedância de Seqüência Negativa

No processamento dos sinais do cálculo da impedância de seqüência negativa, foi

utilizado o Matlab que realiza os seguintes passos para chegar ao diagnóstico a partir desta

técnica:

1) Importação dos dados coletados pelo sistema Preditor®;

2) Cálculo das componentes de seqüência negativa da tensão e da corrente;

3) Calculo da impedância de seqüência negativa;

4) Análise da tendência do valor de impedância de seqüência negativa de cada

aquisição.

3.3 _ Considerações Finais

Melhores resultados da aplicação destas técnicas podem ser atingidos se instalado

este sistema de forma on-line, pois as falhas elétricas têm evoluções aceleradas

dependendo do processo e do tipo de falha instalada. Este tipo de configuração, on-line,

evita o deslocamento do funcionário na planta e ainda garante praticidade na realização de

quantas coletas forem necessárias num pequeno espaço de tempo, facilitando a utilização

dos recursos disponíveis na maioria dos programas de manutenção preditiva como os

alarmes.

Figura 3.11: Sistema on-line Preditor®

Capítulo 4 – Resultados

52

CAPÍTULO 4

RESULTADOS

As três técnicas analisadas, MCSA, EPVA e Impedância seqüência negativa foram testadas em um conjunto motor de indução trifásico mais carga, no qual foram simuladas as diversas falhas

elétricas estudadas. O diagnóstico alcançado foi comparado para cada uma delas. Todos os

ensaios são descritos neste capítulo bem como os seus resultados.

4.1 _ Considerações Iniciais

Todos os ensaios foram realizados no Laboratório de Análise Preditiva do Grupo de

Aplicações de Inteligência Artificial (GAIA).

Figura 4.1: Bancada de teste do laboratório

O propósito destes testes foi simular as diversas condições de falha e operação em

um motor trifásico inserido num ambiente industrial. Os testes tiveram um caráter

experimental, ou seja, os equipamentos simulavam uma situação de forma controlada,

representando o comportamento de agravamento de falhas e de tipos de falhas. Por outro

lado nem sempre se consegue precisamente as características reais que ocorrem em um

motor instalado num processo industrial. A evolução da falha muitas vezes acontece de

forma mais vagarosa, muitas vezes somam-se efeitos diversos, como o motor pode estar

operando sob diversas falhas ao mesmo tempo. No laboratório não se consegue acumular

tantas falhas ao mesmo tempo, porém mesmo sob estas condições os testes foram


53

satisfatórios podendo-se concluir sobre as potencialidades e dificuldades de cada uma das

técnicas de análise preditiva de falhas elétricas.

4.2 _ A Montagem Utilizada em Laboratório

A montagem utilizada é constituída de um conjunto motor e carga. O motor de

indução trifásico utilizado possui as características apresentadas na tabela 4.1. Este motor

foi conectado a uma máquina de corrente-contínua (MCC), operando como um gerador,

seus parâmetros estão na tabela 4.2. A máquina de corrente contínua aqui funcionou como

uma carga controlada para o MIT. Este controle é obtido de duas formas, a primeira pelo

controle da tensão de excitação do campo, usando um vari-volt, e a segunda pela alocação

de mais ou menos carga ao gerador, carga esta de característica resistiva.

Figura 4.2: Montagem no laboratório sistema de simulação

A figura 4.2 ilustra a montagem completa usada nos testes. E em seguida são

identificados cada um dos equipamentos utilizados.

1 – MIT

2 – MCC

3 – Resistência de Curto-circuito

1 2

3

4 5

6 7 8

9

10 11

12

13


54

4 – Microcomputador de análise

5 – Osciloscópio medindo a tensão de excitação do campo

6 – Banco de resistência operando como carga para a MCC

7 – Retificador

8 – Vari-volt

9 – Caixa de conexão dos taps da bobina a ser curto-circuitada e terminais do MIT

10 – Multímetro medindo a corrente de uma das fases de alimentação do MIT

11 – Disjuntor de fechamento do curto-circuito

12 – Voltímetro de painel medindo a tensão entre duas fases de alimentação

13 – Capacitor correção do ripple do retificador

A figura 4.3, apresenta o circuito elétrico de acionamento e de medição

correspondente à montagem descrita.

Figura 4.3: Esquema de ligação do sistema de teste

Tabela 4.1: Parâmetros do Motor de indução

Tensão 220V

Corrente 8,84 A

Potência 3CV

Número de pólos 4

Velocidade 1760 RPM

Freqüência 60 Hz

Classe de isolação B


55

Tabela 4.2: Parâmetros da Máquina de Corrente-Contínua

Tensão 220V

Corrente 4,2 A

Potência 3CV

Número de pólos 4

Velocidade 1760 RPM

Freqüência 60 Hz

Classe de isolação B

O MIT utilizado foi rebobinado para que as simulações fossem realizadas. De um

grupo de bobina do motor se disponibilizou 10 taps por meio de fios no lado de fora do

motor, onde foram efetuados os diversos curto-circuitos. A figura 4.4, mostra os taps na

bobina.

Figura 4.4: Motor modificado com taps em um grupo de bobina

Os taps foram instalados ao passo de dois a três espiras como ilustra a figura 4.5.

Figura 4.5: Representação dos taps em bobina modificada

A bobina modificada corresponde a primeira bobina iniciada pelo termninal 1 do MIT.


56

Todos os taps, foram disponibilizados em uma caixa, para que se pudesse realizar

simulação das diversas condições de curto-circuito.

Figura 4.6: Caixa de Coneção dos taps da bobina e terminais de alimentação do motor

As bobinas quando curto-circuitadas, simulam várias condições de curto-circuito

entre espiras de mesma fase e fases diferentes no MIT. Foi utilizada uma chave disjuntor,

apresentada na figura 4.7, para controlar o instante de chaveamento do curto-circuito e sua

duração. Foi introduzida também uma resistência em série com o curto, para amenizar o

efeito de um curto-circuito franco, ou seja, a destruição do isolamento da bobina. Com o

resistor em série, pode-se ainda simular as respostas das técnicas de monitoração perante

a variação da degradação do isolamento, que na prática, ocorre progressivamente até que o

curto seja franco, ou seja, com resistência nula. O resistor utilizado tem uma potência de

dissipação máxima de 2000W e resistência máxima de 20.

Figura 4.7: Chave disjuntor para introdução do curto- circuito

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


57

Figura 4.8: Resistor variável inserido em série com os curtos - circuitos

4.3 _ Identificação de falhas elétricas em MIT por MCSA, EPVA e

Cálculo de impedância de sequência negativa

Diversas simulações de falha foram desenvolvidas. Para todas elas foram

comparados os resultados das análises com as técnicas MCSA e EPVA e para algumas foi

estabelecido também o diagnóstico com o cálculo da impedância de seqüência negativa.

Os testes foram desenvolvidos a fim de se ter uma grande variedade de condições

de operação do motor bem como das diversas condições de falha, já que em um ambiente

industrial isto é uma condição quase que comum, devido a grande variedade de aplicações,

instalações, tipos de manutenção além de outras.

Têm-se então as simulações divididas nos seguintes itens:

Curto-circuito entre espiras de uma mesma bobina;

Curto-circuito entre espiras de fases diferentes;

Desequilíbrio de tensão;

Perda de fase.


58

4.3.1_ Curto-circuito entre espiras de uma mesma bobina

Esta falha que é muito comum, em se tratando de falhas elétricas em MIT, foi

simulada levando-se em conta a degradação da isolação por meio da variação da

resistência de curto-circuito, e também o número de espiras em curto-circuito.

a) comparação da evolução da degradação do isolamento

Foram simulados curtos entre os taps 1-2, 1-3 e 1-4 para MCSA e EPVA e entre os

taps 1-2 e 1-3 para cálculo da Impedância de Seqüência Negativa, variando-se a resistência

de curto de 9, 4 e 1.

1) Condição Normal

Carga (C)

50% da nominal

Tensão entre taps (Vt)

Sem curto

Resistência Curto (Rc)

Sem curto

Corrente no curto-

circuito (ICCE)

Sem curto

EPVA

Espectro de freqüência do vetor de Park da corrente do motor saudável. A

componente apontada, bem como a sua magnitude corresponde a componente de

2xF.

Figura 4.9: Espectro de referência EPVA (motor “saudável”)


59

MCSA

Espectro de freqüência da corrente da fase A do motor saudável. A componente

apontada, bem como a sua magnitude corresponde a componente de 3xF.

Figura 4.10: Espectro de referência MCSA (motor “saudável”)

Impedância de seqüência negativa

A partir dos valores rms das tensões e correntes de fase A, B e C em pu,

tomando como base os valores de tensão e corrente nominal de fase. Aplicou-se a

matriz de transformação das componentes simétricas para as tensões e para as

correntes. Dividindo a componente de seqüência negativa da tensão pela

componente de seqüência negativa chegou-se a impedância em pu de seqüência

negativa para o motor saudável de 0,355.

2) Curto-circuito entre taps 1 e 2

2.1)

Carga (C)

50% da nominal


11,66V

Resistência

Curto (Rc)

9

Corrente no curto-

circuito (ICCE)

1,27A


60

EPVA

Espectro de freqüência do vetor de Park da corrente do motor operando com

curto-circuito entre os taps 1 e 2 a partir de um Rc de 9. A componente apontada,

bem como a sua magnitude corresponde a componente de 2xF.

Figura 4.11: Espectro EPVA com taps1 e 2 em curto-circuito com Rc de 9

MCSA

Espectro de freqüência da corrente da fase A do motor operando com curto-

circuito entre os taps 1 e 2 a partir de um Rc de 9. A componente apontada, bem

como a sua magnitude corresponde a componente de 3xF.

Figura 4.12: Espectro MCSA com taps1 e 2 em curto e Rc de 9


61

Impedância de seqüência negativa

Não foi realizado cálculo da impedância de seqüência negativa para esta condição.

2.2)

Carga (C)

50% da nominal


11,66V

Resistência

Curto (Rc)

4

Corrente no curto-

circuito (ICCE)

2,9A

EPVA




Figura 4.13: Espectro EPVA com taps1 e 2 em curto e Rc de 4

MCSA





62


Impedância de Seqüência Negativa

A impedância de seqüência negativa em pu para o motor operando com curto-

circuito entre os taps 1 e 2 a partir de um Rc de 4, foi de 5,907.

2.3)

Carga (C)

50% da nominal


11,66V

Resistência

Curto (Rc)

1

Corrente no curto-

circuito (ICCE)

10,5A

EPVA





63

Figura 4.15: Espectro EPVA com taps1 e 2 em curto e Rc de 1

MCSA





Impedância de Seqüência Negativa

A impedância de seqüência negativa em pu para o motor operando com curto-

circuito entre os taps 1 e 2 a partir de um Rc de 1, foi de 1,990.


64

Colocando os resultados em uma curva de tendência, o que naturalmente é realizado

na prática, podemos perceber a resposta de cada uma das técnicas relacionada a cada uma

das condições apresentadas anteriormente, ou seja, curto-circuito entre os taps 1 e 2,

variando o Rc em 9, 4 e 1. As curvas referentes as técnicas EPVA e MCSA foram

apresentadas nas figuras 4.17 e 4.18 respectivamente.

(a)

(b)

Figura 4.17: Curva de Tendência EPVA (a) Corrente e (b) tensão

Nas curvas apresentadas acima, verifica-se a progressão do nível de desequilíbrio

em função do aumento da degradação do isolamento. Verificou-se também na figura 4.17(a)

Normal

9

4

1

Normal 9 4 1


65

que para um Rc de 4, o nível de desequilíbrio diminuiu ao invés de aumentar como era

esperado. Isto ocorreu apenas para o curto ocasionado nos taps 1 e 2. A razão deste

resultado pode ser que nesta condição o motor acabou por chegar a uma configuração

melhor de desequilíbrio de que quando estava sem curto-circuito algum. Mas este

comportamento não atrapalhou no acompanhamento da falha, já que esta tem um caráter

progressivo e logo pôde se observar isto, ainda mais que os níveis subiram rapidamente

com a maior degradação do isolamento como no caso de Rc de 1.

Na figura 4.17 (b), foi apresentada a curva de tendência EPVA de tensão das

mesmas aquisições da curva de tendência EPVA da corrente. Isto se faz necessário, uma

vez que o desequilíbrio a ser analisado é o da corrente, mas este pode ser originado por um

desequilíbrio na tensão causado por uma falha no sistema de alimentação além de outras

razões. No caso apresentado acima se verificou que o desequilíbrio da tensão permaneceu

praticamente constante, reafirmando que o desequilíbrio observado na corrente decorre

então de um desequilíbrio no MIT.

Todas as aquisições foram realizadas três vezes para cada simulação, para se

anular efeitos aleatórios.

MCSA Tendência FaseA Desequilíbrio

0,012

0,019

0,008

0,006

0

0,005

0,01

0,015

0,02

Normal 9 4 1

Rc(ohm)

Figura 4.18: Curva de Tendência MCSA Fase A, taps 1 e 2

A figura 4.18, mostra que a resposta da técnica MCSA para esta severidade de falha,

não foi satisfatório, pois a mesma apresentou uma curva de tendência regressiva em virtude

da falha progressiva, além de magnitudes muito baixas.


66

Figura 4.19: Curva de Tendência Impedância Sequência Negativa, taps 1 e 2

A figura 4.19 ilustra a resposta da técnica da Impedância de Seqüência Negativa

para esta falha, não foi satisfatório, pois a mesma apresentou uma curva de tendência

regressiva em virtude da falha progressiva.

Esta mesma simulação de degradação do isolamento foi realizada para curtos entre

os taps 1 e 3 e taps 1 e 4, e a seguir são apresentadas as curvas de tendência para cada

uma das simulações. Cada patamar na curva tem dois ou três pontos o que corresponde a

duas ou três aquisições numa mesma condição de ensaio.


A análise das figuras 4.20, 4.21 e 4.22 mostra que o comportamento da curva de

tendência EPVA se comportou de acordo com o esperado, apresentando um caráter

progressivo em função da diminuição do resistor de curto-circuito e para este caso não

ocorreu mais a variação como ocorrido no caso anterior para Rc de 4, ficando toda a curva

crescente. Já para a técnica MCSA, o comportamento da curva também se mostrou

compatível da evolução da falha, porém este ainda apresentou magnitudes muito baixas. A

curva da Impedância de Seqüência Negativa, continuou apresentando um comportamento

regressivo em relação a elevação da degradação do isolamento.

Impedancia de Seqüência Negativa - Tendência Desequilíbrio

0,355

5,907

1,99

0

1

2

3

4

5

6

7

Normal Rc 4ohm Rc 1ohm


67

Figura 4.20: Curva de Tendência EPVA Corrente, taps 1 e 3

A curva de tendência EPVA da tensão para esta condição, foi observada também

com um comportamento constante.


0,007

0,011

0,015

0

0,002

0,004

0,006

0,008

0,01

0,012

0,014

0,016

9 4 1

Rc(ohm)


9

4

1


68

Impedancia de Sequencia Negativa - Tendência

Desequilíbrio

0,355

2,695

0,5392

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

Normal Rc 4ohm Rc 1ohm

Figura 4.22: Curva de Tendência Impedância Sequência Negativa, taps 1 e 3


Com base nas figuras 4.23 e 4.24, tem-se novamente um resultado satisfatório com

EPVA, além da elevação em função da mudança de tap envolvendo mais espiras em curto.

Na resposta com MCSA neste caso, tem-se um aumento nas magnitudes, porém ouve uma

variação no comportamento da curva que não permaneceu crescente com a diminuição de

Rc. Para impedância de seqüência negativa não foi realizada medição para este caso.

Figura 4.23: Curva de Tendência EPVA Corrente taps 1 e 4

9

4

1


69


0,014

0,008

0,036

0

0,005

0,01

0,015

0,02

0,025

0,03

0,035

0,04

9 4 1

Rc(ohm)


b) comparação da evolução do número de espiras em curto

Nesta simulação foi comparado para um mesmo valor de Rc (1), a reposta das

técnicas MCSA, EPVA e Impedância de Seqüência Negativa, aumentando-se o número de

espiras em curto-circuito. Neste caso foram simulados para os taps 1 e 2, taps 1 e 3 e taps 1

e 4.

Os resultados foram apresentados nas figuras 4.25 e 4.26, onde se observa que com

o aumento do número de espiras em curto-circuito, o que corresponde mudança para taps

superiores, ambas as técnicas EPVA e MCSA, responderam satisfatoriamente. Isto implica

que o local onde o curto ocorre dentro da bobina contribui em mais ou menos para o

funcionamento do motor e também no desequilíbrio com que este passa a operar.


70

Figura 4.25: Curva de Tendência EPVA da Corrente Rc de 1

Figura 4.26: Curva de Tendência MCSA Fase A Rc 1


0,006

0,015

0,036

0

0,005

0,01

0,015

0,02

0,025

0,03

0,035

0,04

taps 1 e 2 taps 1 e 3 taps 1 e 4

Taps 1 e 2

Taps 1 e 3

Taps 1 e 4


71

Impedancia de Sequencia Negativa - Tendência

Desequilíbrio

0,355

1,99

0,5392

0

0,5

1

1,5

2

2,5

Normal Taps 1 e 2 Taps 1 e 3

Figura 4.27: Curva de Tendência Impedância de Sequência Negativa Rc 1

A figura 4.27 apresenta a curva de tendência da impedância de seqüência negativa

para Rc de 1, que se mostrou incompatível com a evolução do número de espiras em

curto, pois esta aumentou nos primeiros taps e logo em seguida voltou a diminuir para o

taps 1 e 3.

Os experimentos acima foram todos realizados com Rc de 1. Foram realizadas as

análise da evolução dos taps com Rc de 9 e 4. O resultado não foi satisfatório com

MCSA. Com o EPVA, o comportamento com Rc de 4 foi o mesmo que para Rc de 1,

porém para Rc de 9 o comportamento não foi sempre progressivo a cada mudança para

um tap superior. A Impedância de Seqüência Negativa foi analisada também para Rc de 4,

porém esta também apresentou resposta incompatível com a evolução da falha.

c) comparação do desequilíbrio em função variação da carga do MIT

Neste caso foi feito uma variação da carga do MIT, para um mesmo valor resistência

de curto-circuito. A variação da carga do MIT, não foi tão expressiva, uma vez que a carga

utilizada, que foi um MCC, era de potência menor que a do motor, sendo possível atingir até

65% da carga nominal do MIT. Mesmo assim, foi possível verificar os efeitos desta no

diagnóstico apresentados pelas técnicas EPVA e MCSA.

Foi empregado Rc de 1 e utilizado os taps 1 e 2, taps 1 e 3 e taps 1 e 4.

Foram feitas análise em duas condições, a primeira refere-se ao caso do MIT

operando com 50% da carga nominal e a segunda operando com 65%.

Os resultados deste experimento são apresentados a seguir, separados em função

dos taps utilizados.


72

1) taps 1 e 2

Curva de tendência da técnica EPVA para o caso do motor operar com curto-circuito

nos taps 1 e 2 a partir de Rc de 1, no primeiro momento com 50% da carga nominal e em

seguida 65% da carga nominal.

Figura 4.28: Curva de tendência EPVA Corrente Rc 1 variando a carga do MIT

Curva de tendência da técnica MCSA para o caso do motor operar com curto-circuito




0,012

0,006

0

0,002

0,004

0,006

0,008

0,01

0,012

0,014

0,5C 0,65C

Figura 4.29: Curva de tendência MCSA Rc 1 variando a carga do MIT

0,5C

0,65C


73

2) taps 1 e 3









0,018

0,014

0

0,002

0,004

0,006

0,008

0,01

0,012

0,014

0,016

0,018

0,02

0,5C 0,65C


0,5C

0,65C


74

3) taps 1 e 4









0,044

0,042

0,041

0,0415

0,042

0,0425

0,043

0,0435

0,044

0,0445

0,5C 0,65C


0,5C

0,65C


75

Como mencionado em [2], era esperado que o fator de desequilíbrio do MIT

diminuísse em função do aumento da carga. Este efeito ocorreu em todos os casos com as

técnicas EPVA e MCSA, com um mesmo Rc e para as três posições de curto-circuito.

4.3.2_ Curto-circuito entre espiras de fases diferentes

Esta falha foi simulada conectando a partir do resistor de curto-circuito, os taps

disponíveis de uma bobina da fase A, com um dos terminais da fase B, que coincide com a

primeira espira da primeira bobina da fase B.

O resistor de curto-cicuito foi ajustado em 9, em razão dos níveis de tensão

envolvidos e consequentemente possíveis correntes de curto-circuito. A tabela 4.3,

apresenta as tensões entre os taps e a fase B no instante do ensaio.

Tabela 4.3: Tensões entre os terminiais p/ o curto-circuito entre fases

Terminais Tensão entre os terminais

Tap1 e Terminal da Fase B 111V

Tap2 e Terminal da Fase B 99V

Tap3 e Terminal da Fase B 87,4V

Tap4 e Terminal da Fase B 74,7V

Figura 4.34: Curva de tendência EPVA Corrente curto-circuito entre fases

Tap 1 e Fase B

Tap 2 e Fase B

Tap 3 e Fase B

Tap 4 e Fase B


76

Foram realizadas duas aquisições em cada uma das simulações. A curva de

tendência do EPVA da tensão permaneceu constante em todos os casos simulados.


0,017

0,014

0,01

0,008

0

0,002

0,004

0,006

0,008

0,01

0,012

0,014

0,016

0,018

taps 1 e B taps 2 e B taps 3 e B taps 4 e B

Figura 4.35: Curva de tendência MCSA curto-circuito entre fases

Com base na figura 4.34, vê-se que os níveis desequilíbrio apresentado com a

técnica EPVA são elevados e com esta técnica é possível o diagnóstico de curto-circuito

entre fases. Observou-se que quanto mais no interior da bobina ocorrer o curto-circuito, que

corresponde a uma menor diferença de tensão entre os terminais da fase e o Tap, menor

será o desequilíbrio gerado. Com a técnica MCSA, verificou-se o mesmo comportamento da

técnica EPVA, como mostra a figura 4.35, porém a partir do curto-circuito entre o tap 4 e a

fase B, a magnitude apresentada já se confunde com os níveis de operação normal do MIT.

4.3.3_ Desequilíbrio de tensão

Esta falha esta presente na maioria dos motores em funcionamento, tendo como

possíveis causas as falhas no sistema de alimentação do MIT, falha no enrolamento do MIT

ou ainda as duas causas acontecendo simultaneamente.

No teste foram consideradas duas condições de falhas para análise. A primeira com

um desequilíbrio causado pelo sistema de alimentação e a segunda com um desequilíbrio

no MIT e no sistema de alimentação simultaneamente.

a) Desequilíbrio causado pelo sistema de alimentação

Nesta simulação foi empregado um dispositivo, figura 4.36, que permite causar um

afundamento de até 20% em uma das fases. Este equipamento possui um


77

autotransformador instalado em série com a fase afetada. Foram então consideradas três

condições, a primeira sem afundamento, mas sendo alimentado através do equipamento, a

segunda com 10% de afundamento na fase A e a terceira com 20% de afundamento na fase

A.

Figura 4.36: Dispositivo para causar afundamento monofásico

A figura 4.37 apresenta a resposta analisada pela técnica EPVA, na presença de um

afundamento monofásico. Como pode ser observado a curva de tendência apresentou um

comportamento crescente em função do agravamento do afundamento monofásico.

Figura 4.37: Curva de tendência EPVA Corrente – Afundamento fase A

As figuras 4.38, 4.39 e 4.40, apresentam as respostas analisadas pelas técnica

MCSA, para as fases A, B e C respectivamente. Isto foi necessário para atestar que se caso

Normal

10% afundamento

20% afundamento


78

esteja monitorando apenas uma das fases, como é comum de se observar em MCSA,

verificar se mesmo o desequilíbrio ocorrer na fase que não está sendo monitorada as

demais enxergariam a falha presente no sistema de alimentação.

A figura 4.38, 4.39 e 4.40 exibem a curva de tendência a partida da técnica MCSA,

monitorando as fases A, B e C respectivamente para o caso do agravamento do

afundamento no sistema de alimentação.


0,02

0,098

0,087

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

Normal 10%Af 20%Af

Figura 4.38: Curva de tendência MCSA FaseA – Afundamento fase A

MCSA Tendência FaseB Desequilíbrio

0,027

0,0550,058

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

Normal 10%Af 20%Af

Figura 4.39: Curva de tendência MCSA FaseB – Afundamento fase A


79

MCSA Tendência FaseC Desequilíbrio

0,041

0,0760,07

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

Normal 10%Af 20%Af

Figura 4.40: Curva de tendência MCSA FaseC – Afundamento fase A

Com base nos resultados das figuras 4.38, 4.39 e 4.40, observa-se que monitorando

a penas a fase A, onde foi provocado o afundamento, seria possível diagnosticar o

afundamento ocorrido, já que o comportamento da curva foi crescente em função do

aumento do afundamento. Pode-se observar ainda que mesmo a partir da monitoração das

fases que não foram afetadas pelo afundamento, seria possível verificar um aumento no

nível do desequilíbrio.

b) Desequilíbrio causado pelo sistema de alimentação e também curto-circuito entre

espiras

Essa ocorrência de desequilíbrio no sistema de alimentação é comum, uma vez que

na maioria dos casos este efeito existe, mesmo que seja pequeno. Diante desta condição

conclui-se que na maioria dos casos, quando ocorrer um curto-circuito, existirá também um

desequilíbrio presente. Foram simuladas duas condições, a primeira com 10% de

afundamento na fase A e inserindo um Rc de 4 e de 1 nos taps 1 e 3. Para cada Rc duas

aquisições. A segunda com o mesmo procedimento da primeira, porém com 20% de

afundamento na fase A.


80

1) Afundamento de 10% na fase A

Figura 4.41: Curva de tendência EPVA Corrente – Afundamento Fase A e CC entre espiras

A figura 4.41 mostra que ouve uma diminuição no fator de desequilíbrio, porém esta

foi pequena. A razão para este fato está do curto-circuito inserido ter corrigido de maneira

sensível o desequilíbrio já existente devido ao desequilíbrio do sistema de alimentação. Pela

análise dos níveis apresentados, não ficaria tão claro a origem do desequilíbrio.

Complementando ainda a análise, observa-se que a curva de tendência apresentada na

figura 4.42 obtida pela técnica EPVA, só que analisando a tensão, que o problema seria

derivado do sistema de alimentação, já que esta tem um comportamento crescente.

O risco do diagnóstico errado a partir de EPVA, não traria tantos transtornos. Uma

vez sanado o desequilíbrio no sistema de alimentação concluído pela técnica a partir da

análise da corrente e da tensão, ainda ficaria apontada um nível elevado de desequilíbrio

em função da presença de curto-circuito. Este diagnóstico levaria ainda uma segunda

manutenção, agora do enrolamento do MIT.

Sem Rc

4

1


81

Figura 4.42: Curva de tendência EPVA Tensão – Afundamento Fase A e CC entre espiras

Figura 4.43: Curva de tendência MCSA – Afundamento Fase A e CC entre espiras

Na figura 4.43 percebe-se o mesmo efeito na curva de tendência apresentada pela

técnica MCSA. Com o aumento do curto-circuito, o desequilíbrio diminuiu, porém como os

níveis não são tão elevados, essa diminuição caminha para a anulação do diagnóstico onde

as magnitudes apresentadas para esta técnica indicam um motor “saudável”.


0,098

0,084

0,028

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

Sem Rc Rc 4ohm Rc 1ohm

4

1

Sem Rc


82

2) Afundamento de 20% na fase A

Figura 4.44: Curva de tendência EPVA Corrente – Afundamento Fase A e CC entre espiras

Como no caso do afundamento de 10%, houve um aumento no fator de desequilíbrio

em função da presença do desequilíbrio e também do curto-circuito, porém ao invés de uma

pequena diminuição, agora percebe-se um comportamento crescente em função da

diminuição de Rc. O diagnóstico caminharia da mesma forma, ou seja, primeiramente uma

falha no sistema de alimentação, pois a curva da tensão exibida na figura 4.45, apresentou

também um acréscimo e em seguida uma falha no MIT.

Figura 4.45: Curva de tendência EPVA Tensão – Afundamento Fase A e CC entre espiras

4

1

4

1

Sem Rc

Sem Rc


83

Figura 4.46: Curva de tendência MCSA – Afundamento Fase A e CC entre espiras

Com o aumento do curto-circuito ocorre uma diminuição do desequilíbrio, que aqui é

visível na magnitude apresentada no espectro, o que levaria a um diagnóstico claro, mas

que também com a evolução do curto-circuito poderia ainda mascarar os níveis atingidos. O

que se leva a concluir que o curto-circuito acaba compensando um pouco o desequilíbrio

global no MIT.

4.3.4_ Perda de fase

Esta falha comumente gerada pela queima de fusível em uma das fases, foi aqui

simulada a partir do mesmo equipamento utilizado na geração do afundamento de tensão,

pois este conta ainda com uma chave que interrompe a fase “C”. Esta interrupção pode ser

observada a partir das formas de onda das correntes de alimentação do motor, após a perda

da fase “C” apresentada na figura 4.47.

Figura 4.47: Sinal no tempo das Correntes, fase C “vermelho” interrompida


0,087 0,081

0,04

0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09

0,1

Sem Rc Rc 4ohm Rc 1ohm


84

Com o motor operando a meia carga foi simulado primeiramente a perda de fase e

logo em seguida a inserção de um curto-circuito com Rc de 1 nos taps 1 e 3, juntamente

com a perda de fase.

1) Perda de fase “C”

Foi tomada primeiramente a magnitude do motor operando sem falha “saudável” e

também operando sem a fase C. A figura 4.48 e 4.49 apresenta o comportamento das

curvas de tendência da técnica EPVA para a corrente e para a tensão respectivamente em

função da perda de fase.

Figura 4.48: Curva de tendência EPVA Corrente – Perda da fase C

Figura 4.49: Curva de tendência EPVA Tensão – Perda da fase C

Normal

Perda de Fase

Normal

Perda de Fase


85

A partir dos valores obtidos pela aplicação da técnica e EPVA podemos perceber

uma grande elevação do fator de desequilíbrio em função da perda de fase. Esta falha

precisa ser rapidamente identificada devido aos danos para o processo, pois o motor perde

muito torque e ainda devido ao motor que apresenta um maior aquecimento. Pode-se ainda,

a partir da curva gerada pela técnica EPVA para a tensão, perceber que a falha está no

sistema de alimentação, pois esta teve um comportamento muito ascendente, chegando a

um diagnóstico preciso.


0,02

0,056

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

Normal Perda de Fase

Figura 4.50: Curva de tendência MCSA – Perda da fase C

Apesar do diagnóstico a partir da técnica MCSA para o caso da perda de fase não

ser conclusivo apenas pela análise espectral, analisando uma só corrente, sem analisar a

tensão, é possível se perceber uma elevação da componente de 3xF no espectro como

mostra a curva de tendência da figura 4.50. Vale ressaltar que este mesmo comportamento

aconteceu para a fase “B”, porém se a fase monitorada fosse a “C”, onde ocorreu a perda,

perceberia um sinal constante e de magnitude zero. Isto acarretaria vários diagnósticos

possíveis como: motor desligado, erro no transdutor de corrente ou ainda perda de fase.

Ficaria então o motor apenas sob a segurança dos equipamentos de proteção, caso

existam, no sistema de acionamento.

2) Perda da fase “C” e curto-circuito entre espiras

Além da perda de fase foi inserido um curto-circuito no MIT a fim de se analisar, a

partir das técnicas em estudo, a resposta na presença das duas falhas simultaneamente.

A fase interrompida continua sendo a “C” e o curto-circuito foi inserido a partir do

resistor Rc de 1 nos taps 1 e 3.


86

As respostas podem ser observadas nas figuras 4.51 e 4.52. Pela técnica EPVA

exibida na figura 4.51, temos um agravamento do fator de desequilíbrio quando já estava

elevado em função da perda de fase. Por outro lado a curva de EPVA para a tensão

permaneceu constante, porém também em nível elevado. Isto resulta num diagnóstico a

partir desta técnica, que apesar da falha do sistema de alimentação, o MIT também

apresentou um aumento de desequilíbrio por um problema interno, como por exemplo, uma

falha no estator, que no caso foi um curto-circuito entre espiras.

Figura 4.51: Curva de tendência EPVA Corrente – Perda da fase C e curto-circuito

O resultado observado pela técnica MCSA é que houve também um agravamento no

desequilíbrio devido à inserção do curto-circuito quando este havia sido aumentado em

função da perda de fase. Neste caso não se pode concluir qual a origem da falha, uma vez

que não se observa a tensão.

Figura 4.52: Curva de tendência MCSA – Perda da fase C e curto-circuito


0,056

0,063

0,052

0,054

0,056

0,058

0,06

0,062

0,064

Perda de Fase Perda de fase e Curto-Circuito

Perda da Fase C Perda da Fase C e

Curto-Circuito

Capítulo 5 – Conclusão

87

CAPÍTULO 5

CONCLUSÃO

Este trabalho apresenta uma comparação das potencialidades das técnicas de

análise preditiva de falhas elétricas em MIT, EPVA, MCSA e análise da impedância de

seqüência negativa. Os resultados obtidos e discutidos no capítulo 4 apontaram as

vantagens e desvantagens de cada uma das técnicas.

Todas as técnicas são de manutenção preditiva, e todas essas não necessitam da

abertura do motor e nem o seu desligamento para serem analisadas e ainda permitem o

monitoramento remoto, onde não necessita o acesso ao motor. Essas vantagens

representam um grande ganho, pois o que se pretende é garantir o maior aproveitamento da

vida útil e ainda diagnosticar de forma precisa uma falha existente e ainda o seu

acompanhamento para realizarem então paradas programadas e manutenções corretivas.

EPVA

Vantagens:

Responde sensivelmente a variação do desequilíbrio na máquina seja ele

causado por curto-circuito entre espiras de uma mesma fase, curto-

circuito entre fases, falta de fase e desequilíbrio da tensão de

alimentação;

Repetibilidade nas medições sob uma mesma condição;

Fácil diagnóstico, onde se observa apenas a componente de duas vezes a

fundamental no espectro de freqüência do vetor de Park;

Aplica-se para todas as faixas de operação do motor, a vazio até plena

carga.

Desvantagens:

Requer medição de três correntes e três tensões, para separar se o

desequilíbrio provém de uma falha no motor ou do sistema de

alimentação;

Pode ter uma variação do fator de desequilíbrio decrescente em função de

um agravamento da falha se esta promover um equilíbrio elétrico no

motor;

Requer aquisição simultânea dos sinais;

Resposta varia em função da carga do motor.


88

MCSA

Vantagens:

Repetibilidade sob uma mesma condição;

Fácil diagnóstico, onde se observa apenas a componente de três vezes a

fundamental no espectro de freqüência da corrente;

Aplica-se para todas as faixas de operação do motor, a vazio até plena

carga;

Requer medição de apenas uma corrente, contudo se ocorrer uma perda

da fase monitorada o diagnóstico não será conclusivo;

O efeito percebido a partir da monitoração de uma das correntes

independe da fase escolhida.

Desvantagens:

Não responde sensivelmente a todas as falhas, pois depende da

magnitude do desequilíbrio. Em muitos casos o diagnóstico permaneceu

como de um motor saudável mesmo da presença de falhas instaladas;

Pode ter uma variação do fator de desequilíbrio decrescente em função de

um agravamento da falha se esta promover um equilíbrio elétrico no

motor;

Caso ocorra uma perda de fase na mesma fase monitorada, o diagnóstico

não é conclusivo;


Cálculo da Impedância de seqüência negativa

Vantagens:

Repetibilidade sob uma mesma condição;

Fácil diagnóstico, onde se observa apenas a magnitude da impedância de

seqüência negativa calculada;

Aplica-se para todas as faixas de operação do motor, a vazio até a plena

carga.

Desvantagens:

Não responde sensivelmente a todas as falhas, pois na maioria dos casos

a resposta se mostrou decrescente em função do agravamento da falha;

Requer medição de três correntes e três tensões simultâneas;


89

É necessária a medição das correntes de fase, para que se meça a

impedância de seqüência negativa de fase;


É comum a todas essas técnicas a análise por curva de tendência, ou seja, em

função da variação das magnitudes das componentes de falha é que se conclui do

diagnóstico da falha. Com isso é necessário primeiramente a construção de um histórico

que permitirá, no futuro, a identificação de uma falha existente somente a partir do valor

assumido pela componente no espectro ou mesmo da magnitude assumida no caso da

impedância de seqüência negativa e não apenas pela sua variação, o que facilitaria para um

diagnóstico simplificado e rápido.

As técnicas não excluem o analista, uma vez que muitas comparações “sentimentos”

são necessárias para um correto diagnóstico. Existem muitas variáveis na manutenção do

MIT, que podem mascarar ou até mesmo confundir na investigação de uma falha. Por

exemplo, um tipo de motor que já vem de fábrica com um desequilíbrio implícito, uma carga

que varia muito causando variação no desequilíbrio do sistema de alimentação ou mesmo

um sistema desequilibrado, todas são variáveis que poderiam apontar uma falha no motor

ou uma ordem de serviço de manutenção, mas que não corresponde na prática uma falha

existente.

Viu-se das falhas analisadas, que o desequilíbrio na máquina está relacionado com o

curto-circuito provocado pela degradação do isolamento do enrolamento e este varia no

decorrer do tempo e da utilização do motor. Está relacionado com o local onde acontece o

curto-circuito na bobina e também com o sistema de alimentação. O desequilíbrio no

sistema de alimentação pode estar relacionado com perda de fase ou com tensões

desequilibradas. O nível de carga que o motor está operando também influencia no

desequilíbrio.

Mesmo que estas técnicas tenham apresentado diagnósticos confiáveis para a

maioria das falhas elétricas, não se limita a elas o acompanhamento de uma falha em

potencial na máquina, o que se vê muitas vezes hoje, é a manutenção preditiva reprogramar

a manutenção preventiva, o que é muito importante, onde se podem realizar medidas de

temperatura do motor, escutar o nível de ruído, inspecionar visualmente e outras atividades

que vão somando ao longo do tempo um conhecimento que permite refinar as respostas de

cada uma das técnicas, além de alcançar um diagnóstico mais preciso, a fim de garantirem

paradas programadas efetivas, aumentando a confiabilidade no processo industrial e

aumentando a vida útil do motor.


90

Apesar de a técnica EPVA utilizar mais sensores de corrente e tensão e também

necessitar de aquisições simultâneas, tem-se um diagnóstico mais confiável a partir desta.

Com esta técnica é possível diferenciar o efeito de uma falha no motor da falha ocorrida no

sistema de alimentação, pois esta leva em conta a tensão de alimentação. A técnica

correspondeu a todas as falhas simuladas salvo das observações devidamente apontadas

no capítulo anterior.

A técnica MCSA, representa uma solução mais simples. Esta responderá somente

para níveis de falhas mais severas e não permitirá a diferenciação de uma falha ocorrida no

MIT com uma falha ocorrida no sistema de alimentação, a não ser se estiver sendo

analisado também um motor instalado no mesmo “barramento” de alimentação.

A análise por impedância de seqüência negativa, não correspondeu a muitas

publicações sobre esta técnica [5], [6]. Existem alguns resultados que apontam o cálculo da

impedância de seqüência negativa de motor conectado em Δ, a partir das tensões e

corrente de linha, o que é incoerente, pois a divisão das tensões de linha pelas correntes de

linha, não se alcança nenhuma impedância que represente a impedância em cada ramo do

Δ. Apesar da incoerência foi realizada a medição desta forma, mas os resultados

continuaram inconsistentes. Para o cálculo das impedâncias de seqüência negativa neste

trabalho, mediram-se as tensões de fase e correntes de fase, mas isso nem sempre é

possível. Para este tipo de medição é necessário que estejam disponíveis os seis terminais

no caso de um motor trifásico, o que só ocorre quando o acionamento do motor utiliza esses

terminais, como no caso de partidas compensadas.

É recomendado, pela evolução de uma falha elétrica no estator, que se apliquem as

técnicas de forma que as aquisições sejam on-line, para motores de maior potência ou ainda

aqueles que são muito críticos no processo que estão instalados.

Para as técnicas EPVA e Impedância de Seqüência Negativa são necessárias as

aquisições de correntes e tensões simultâneas, outras grandezas como potência

consumida, fator de potência e rendimento são facilmente obtidos e contribuem para a

monitoração completa do motor.

Não é objetivo deste trabalho, mas pode ser mencionado que as técnicas EPVA e

MCSA permitem o auxílio no diagnóstico de falhas mecânicas, o que contribui para um

sistema mais completo de monitoração preditiva de falhas no motor.

5.1 _ Trabalhos futuros

Como trabalhos futuros apontam-se o s seguintes itens:


91

Relacionar o fator de desequilíbrio apontado pelas técnicas com o nível de

isolamento do motor;

Criar cartas de severidade para cada tipo de falha e para cada tipo de motor e ordem

de grandeza;

Realizar mais estudos com a técnica de cálculo da impedância de seqüência

negativa, envolvendo mais casos para melhor avaliação da técnica e também

comparação dos resultados alcançados pelas publicações consultadas;

Aplicar essas mesmas técnicas em motores síncronos.

Referências Bibliográficas

92

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] Erik Leandro Bonaldi, “Diagnóstico Preditivo de Avarias em Motores de Indução Trifásicos

com MCSA e Teoria de Conjuntos Aproximados”. Itajubá, UNIFEI 2006.

[2] Sérgio M. A. Cruz and A. J. Marques Cardoso, “Stator Winding Diagnosis in Three-Phase

Synchronous and Asynchronous Motors, by the Extend Park´s Vector Approach”. IEEE

Transactions on Industry Applications, Vol. 37, NO. 5, September/October 2001, pp.

1227-1233.

[3] Hamid Nejjari and Mohamed El Hachemi Benbouzid, “Monitoring and Diagnosis of Induction

Motors Electrical Faults Using a Current Park´s Vector Pattern Learning Approach”. IEEE

Transactions on Industry Applications, Vol. 36, NO. 3, Mayo/June 2000, pp. 730-735.

[4] Mohamed El Hachemi Benbouzid, Michelle Vieira, and Céline Theys. “Induction Motor's

Faults Detection and localization Using Stator Current Advanced Signal Processing

Techniques”. IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 14, NO. 1, January 1999, pp.

14-22.

[5] Joseph Sattile and Jeffery L. Kolhler. “An On-line Method to Detect Incipient Failure of Turn

Insulation in Random-Wound Motors”. IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol. 8, NO.

4, December 1993, pp. 762-768.

[6] Lane Maria Rabelo Baccarini. “Detecção e Diagnóstico de Falhas em Motores de Indução”.

Belo Horizonte, UFMG 2005.

[7] Antônio T. L. de Almeida, Marcelo E. C. Paulino. “Manutenção e Operação de Motores de

Indução Trifásicos”. Itajubá, FUPAI 2001.

[8] MPC Service. “Causas Típicas de Falhas em Enrolamentos de Estatores Trifásicos”,

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