Previsão de falhas em motores

DETECÇÃO DE FALHAS EM MOTORES DE INDUÇÃO POR MEIO DE MAPAS DE KOHONEN

Allan E. S. Freitas∗ [e-mail] Jés J. F. Cerqueira∗ [e-mail] Niraldo R. Ferreira [e-mail] ∗

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Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Federal da Bahia Rua Aristides Novis, 02, Federação, Salvador-BA, CEP: 40210-630

ABSTRACT
This paper presents fault detection on induction engines simulated by computer by the application of a model based on Kohonen maps. This model learns the normal behaviour of the system, detecting and classifying novelties. The infered knownledge alows to build an equivalent model based on fuzzy logic.
KEYWORDS: fault-detection, induction engine, Kohonen maps,

do mapa], o que permite, por exemplo, classificar os estados de um sistema a partir de um conjunto de variáveis mensuradas. Inferindo-se o estado do sistema, pode-se detectar anomalias, como a ocorrência de falhas (Chowdhury e Wang, 1996). A formação do mapa auto-organizável é feita através de um algoritmo de ajuste de parâmetros deste modelo. Uma das formas de se efetuar tal ajuste é por meio de algoritmos genéticos (Hung e Huang, 1995; Harp e Samad, 1991). Em (Freitas et al., 2004) é apresentado um modelo de detecção de falhas baseado em mapas de Kohonen – tal modelo é aperfeiçoado em (Freitas, 2004). Este artigo apresenta os resultados do modelo na análise de um motor de indução, bem como apresenta um mapeamento de regras inferidas por este modelo para a lógica nebulosa.

genetic algorithms

RESUMO
Este artigo apresenta resultados obtidos na simulação de detecção de falhas em motores de indução através da aplicação de um modelo baseado em mapas de Kohonen. Este modelo aprende por amostragem o comportamento normal do sistema, detectando e classificando novidades. O conhecimento inferido permite construir um modelo equivalente baseado em lógica nebulosa.
PALAVRAS-CHAVE: detecção de falhas, mapas de Kohonen,

2 MAPAS DE KOHONEN
Um modelo de mapa auto-organizável