pois, como se pode ver, varia bastante com posição das barras, sendo por isso muito difícil usá-lo para fazer estimativas do número de barras partidas e da severidade da falha com precisão.
Figura 6.1: Relação entro o número de barras partidas e o fator de severidade,para barras partidas juntas e separadas respetivamente
Concluindo, como se pode ver a aplicação deteta e identifica com sucesso a presença de bar- ras rotóricas partidas. Apesar de o fator de severidade proposto se ter mostrado pouco preciso, variando com a posição da localização das diferentes barras partidas, devido à gravidade a que corresponde uma única barra partida pode-se considerar que um fator de severidade é desneces- sário. De facto mal se identifique uma barra partida deve-se parar o motor e trocar a barra, pois os resultados de estar em funcionamento com uma barra partida é desastroso como foi referido no capitulo2.
6.4
Resultados da identificação de curto-circuitos nas fases
A ultima análise a fazer é referente aos resultados da identificação de curto-circuitos. Estes resultados são apresentados em duas tabelas diferentes a6.6e a6.7. Na primeira, são mostrados os resultados referentes à falha em três fases diferentes e na segunda a evolução da severidade da falha na mesma fase.
Na tabela6.5são apresentados os valores utilizados para a identificação de curto-circuitos mas com o motor saudável. Assim é conseguido um ponto de comparação com os valores obtidos na presença de falhas. Tal como se pode observar neste caso, e como foi referido no capítulo5todas as percentagens têm valores perto dos 33%. Também se observa que o fator de severidade apesar de muito pequeno não é zero, no entanto é desprezável pois nem chega a 1% e nenhum dos limites foi ultrapassado.
Tabela 6.5: Valores da análise de curto-circuitos com motor estar saudável Magnitude
de 2 fs
SF %A %B %C
50 Resultados
Na tabela6.6 estão expostos os valores calculados pela aplicação e usados na identificação de curto-circuitos e da fase onde ocorre. Estes valores são a magnitude de 2 fs, que corresponde á
magnitude associada a curtos circuitos, a fase onde ocorre a falha e o fator de severidade, relembra- se que o fator proposto para estas falhas é obtido por SF = IEPVA2 f/IEPVADC,ou seja pela divisão
entre a magnitude da frequência de duas vezes a fundamentas a dividir pela componente DC das correntes do EPVA que é o modulo da soma das correntes de PARK capítulo3. Como explicado no capítulo5, a forma como se distingue a fase onde se encontra o curto-circuito, é através da soma das médias das três correntes e calculando a percentagem que corresponde a cada média individual em relação á soma das três. A percentagem de maior valor representa a fase onde se encontra a falha.
Tabela 6.6: Resultados da identificação da fase curto-circuitada Falha: Magnitude de 2 fs Fase: SF: %A %B %C 10% curto-circuito (Fase A) 39.3673A A 23.71% 39.71% 26.33% 33.96% 10% curto-circuito (Fase B) 35.6585A B 21.72% 34.60% 38.16% 27.24% 10% curto-circuito (Fase C) 36.7752A C 22.18% 26.22% 34.69% 39.09%
Analisando a tabela6.6, conclui-se que os valores fazem sentido, não havendo nenhuma incon- sistência. Os valores das magnitudes e dos fatores de severidade são muito parecidos, o que era de esperar pois apesar de ser em fases diferentes têm o mesmo número de espiras curto-circuitadas. O mesmo ocorre com as percentagens onde, tal como se esperava, existe uma com o valor superior às outras, sendo esta onde se encontra o curto-circuito.
Focando agora na tabela6.7, onde se encontram apresentados vários graus de severidade de curto-circuitos na fase A. Podem-se encontrar os mesmos valores que na6.6menos as percenta- gens pois neste caso todas as falhas ocorrem na fase A.
A inconsistência que se observa na coluna Magnitude M. EPVA, mais especificamente no caso dos 2% e 5% já foi referida na secção6.3, e foi dito que para manter a deteção de falhas eficiente, verifica-se logo a magnitude de 2 fspois esta manifesta-se com uma magnitude que ultrapassa o
limite estipulado mesmo nas situações em que a falha é muito pequena. Prevenindo-se assim dos casos em que a falha se encontra numa fase inicial, onde não se manifesta de forma a ser detetada pelo EPVA, evitando que passe despercebida.
Prestando atenção ao fator de severidade, vê-se pela análise dos seus valores e pela figura
6.2 que este aumenta de forma quase linear. Ao contrário do proposto para as barras partidas na secção anterior, este prova ser eficiente pois o seu crescimento está diretamente relacionada com o aumento da condição de falha.
6.4 Resultados da identificação de curto-circuitos nas fases 51
Tabela 6.7: Evolução dos resultados com o aumento da severidade da falha na fase A
Falha Magnitude
M. EPVA
Magnitude de
2 fs Fase: SF
Saudável 0.010024A 0.0471A A 0.03%
1% curto-circuito 0.0110368A 4.941A A 3.18% 2% curto-circuito 0.0107181A 6.392A A 4.12% 3% curto-circuito 0.0116789A 9.771A A 6.22% 4% curto-circuito 0.0134532A 13.01A A 8.36% 5% curto-circuito 0.0120723A 16.60A A 10.52% 10% curto-circuito 0.026225A 39.37A A 23.0%
Figura 6.2: Relação entro a percentagem de curto-circuitos na fase A (eixo das abcissas) e o fator de severidade (eixo das ordenadas)
È importante referir que a razão pela qual não se estipula um valor limite para o fator de severidade a partir do qual se deve parar o motor é porque este valor pode variar consoante o motor e a tarefa à qual se destina. Ou seja, dependendo do motor e da tarefa, em questão o valor que o individuo pode considerar como aceitável para o ripple do binário varia e por isso o fator de severidade da falha pode ser maior ou mais pequeno, outra opção é gravar o fator de severidade é verificar se esta agrava com o tempo ou se está estável e decidir através dessesdados se .
Concluindo, a aplicação conseguiu detetar e identificar a fase de todos os curto-circuitos. Ou- tro aspeto positivo que se retirou destas simulações foi que o fator de severidade, ao contrário do proposto nas barras partidas mostrou ser eficaz e uma boa forma de estimar a gravidade da falha.
52 Resultados