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Análise Diagnóstica da Condição de Funcionamento

de Disjuntores 13.8 kV, 69 kV e 230 kV utilizando

Lógica Fuzzy

Felix Estevam de Jesus Brito

Universidade Federal de Sergipe - Avenida Marechal Rondon, S/n - Jardim Rosa Elze, São Cristóvão - SE, 49100-000

Felipe Santana Santos

Universidade Federal de Sergipe - Avenida Marechal Rondon, S/n - Jardim Rosa Elze, São Cristóvão - SE, 49100-000

Resumo Este trabalho tem como finalidade analisar dados obtidos no processo manutenção de disjuntores 13.8kV, 69kV e 230kV, a fim de produzir diagnósticos precisos sobre a condição de funcionamento dos equipamentos. Este estudo abordará a análise de dados oriundos de ensaios de chaveamento, realizados em disjuntores de potência instalados em subestações da Companhia Hidro Elétrica do São Francisco, para o processamento dos dados e obtenção do diagnóstico foi utilizada a Teoria Nebulosa, também conhecida como Lógica Fuzzy.

Palavras-chaves  Disjuntor, Manutenção Elétrica, Diagnóstico de Defeito, Lógica Fuzzy.

I.INTRODUÇÃO

Problemas relacionados com a qualidade da energia elétrica iniciam-se quando um equipamento conectado ao sistema elétrico não funciona de maneira correta. Atividades de conservação dos equipamentos são requisitos fundamentais para a obtenção de energia elétrica de qualidade. Manter os equipamentos das subestações funcionando em boas condições garante a continuidade do fornecimento e proporcionam a estabilidade da rede elétrica. A qualidade da energia fornecida aos consumidores é significativamente alterada quando os elementos ativos e/ou de proteção do sistema elétrico são submetidos a situações de contingência [1].

A manutenção é uma atividade de fundamental importância para as empresas de energia elétrica, a finalidade é garantir o bom funcionamento de suas instalações e equipamentos, o que demanda grande quantidade de recursos econômicos. Com o propósito de aperfeiçoar e aumentar a eficácia do processo, a manutenção preventiva com base no tempo (TBM) está sendo substituída pela manutenção preventiva com base na condição (CBM). O foco principal da CBM é implantar sistemas de monitoramento da condição do equipamento, seja em tempo continuo ou de forma discreta [2].

1 _{Felix Estevam de Jesus Brito, [email protected], Tel.} +55-79-9861-0273; Andréa Araújo Sousa, [email protected], Tel. +55-79-8848-7772; Felipe Santana Santos, [email protected], Tel. +55-79-9903-4214. Este trabalho foi parcialmente financiado pela CAPES, através do PROEE - Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Sergipe.

Métodos de execução das atividades de manutenção, preventiva e corretiva, vêm obtendo crescimento devido às novas tecnologias disponíveis [3]. Este trabalho propõe uma avaliação diferenciada de análise dos dados obtidos nos ensaios de disjuntores de alta tensão utilizando teoria nebulosa ou lógica fuzzy.

A necessidade de melhorar a confiabilidade e disponibilidade do sistema elétrico requer diagnósticos mais precisos sobre a condição de funcionamento dos equipamentos [4], portanto, é necessário proporcionar suporte à equipe de manutenção, principalmente na análise dos resultados obtidos em ensaios executados nos equipamentos ativos e de proteção.

Avaliar o custo-benefício das atividades de manutenção no sistema elétrico é fundamental, principalmente na situação econômica atual das empresas de energia [5]. As políticas e planejamentos de manutenção em equipamentos ativos necessitam de manutenção estratégica, porque esses equipamentos são muito caros quando comparados a outros dispositivos do sistema [6]. Desenvolver sistemas que auxiliem na conservação dos equipamentos é de grande importância para manter os ativos funcionando e contribuindo para a continuidade do serviço.

A importância dos dispositivos de proteção em subestações de alta tensão é uma das justificativas para o desenvolvimento deste estudo. Disjuntores provocam danos em grande escala quando não conservados de maneira correta. Esses danos estão relacionados com a economia da empresa, perda de material e vulnerabilidade da segurança dos funcionários [7].

II. DISJUNTORES DE POTÊNCIA

Disjuntores são equipamentos de proteção, capazes de desempenhar funções de importância vital no sistema elétrico. Têm a capacidade de proteger a subestação, garantindo confiabilidade e disponibilidade do sistema. O principio de funcionamento do disjuntor de potência é manter uma conexão entre os componentes ativos e as linhas, que alimentam a carga.

Executar atividades de manutenção garantem maior tempo de vida útil e menor possibilidade de defeitos/falhas ao equipamento, permitindo o melhoramento do sistema de modo geral [8].

Quando o sistema se encontra sem nenhuma contingência, o disjuntor permanece fechado permitindo a passagem de corrente, assim ocorre transferência de potência entre dois pontos da instalação. Quando uma falta provoca níveis elevados de corrente e/ou tensão, o disjuntor atua abrindo o circuito, isso faz com que os componentes ativos não recebam elevados picos de corrente e ou tensão e, por consequência, não sejam danificados [9].

A configuração mecânica do dispositivo é formada por três polos, conectados mecanicamente por uma estrutura composta por hastes e bielas [10]. O comando do equipamento é realizado no armário de manobras e controle, presente na base do disjuntor, os três polos recebem os comandos ao mesmo tempo, a força motriz é transferida do armário de comando e controle por meio das hastes e bielas que conectam os três polos.

A estrutura mecânica dos polos é composta de três elementos, os contatos móveis e fixo e a câmara de extinção. O contato fixo é o elemento responsável por estabelecer uma conexão, de baixa resistência, entre o disjuntor e as linhas de transmissão. O contato móvel é uma haste de material isolante, responsável pela manobra do equipamento, abrir e/ou fechar o disjuntor [11]. A Fig. 1 apresenta um exemplo da estrutura interna de um semi-polo superior.

Fig.1. Configuração mecânica interna do polo.

A câmara de extinção é constituída também por material isolante, responsável pela extinção do arco elétrico formado no processo de chaveamento do disjuntor [3]. A extinção do arco elétrico é realizada de diversas formas, dois exemplos são Óleo Mineral e Gás SF6.

É importante ressaltar que o chaveamento dos disjuntores é realizado por elementos motrizes. Esses componentes também são partes fundamentais dos disjuntores. Há diversas formas de executar os comandos de atuação, a mais comum é através das bobinas de abertura e fechamento, dispositivos comandados por motores, que por sua vez são controlados através de sensores e/ou relés [12].

III.ENSAIODECHAVEAMENTO

O chaveamento é uma das funções fundamentais do disjuntor. Ao executar manobras de abertura e fechamento

de forma adequada, o equipamento proporciona proteção e confiabilidade à instalação. Amplamente utilizado nas atividades de manutenção, o ensaio de chaveamento proporciona uma descrição muito precisa sobre a condição da estrutura mecânica de manobra do equipamento.

Os disjuntores possuem valores de referência para esse tipo de ensaio, estes valores são fornecidos pelo fabricante do disjuntor e são utilizados para verificação da condição de funcionamento. Verificar se o valor obtido no ensaio está de acordo com a referência é tarefa simples, a proposta neste trabalho é, a partir destes dados, obter diagnósticos precisos sobre possíveis defeitos/falhas.

Todos os disjuntores avaliados neste trabalho devem operar de acordo com as características exibidas na Tabela I.

TABELA I.REFERÊNCIA DO ENSAIO DE CHAVEAMENTO. Referência Mínimo Máximo Abertura Fechamento 35ms 200ms 41ms 220ms

Os dados avaliados neste trabalho foram obtidos em testes de disjuntores de 13.8 kV, 69 kV e 230 kV. O instrumento utilizado nas atividades de manutenção foi o Megger (Programma) TM1600 Circuit Breaker Analyser, utilizado em manutenções preventivas e corretivas, usado para medir o tempo de chaveamento de disjuntores de potência. O instrumento de teste atua controlando os disjuntores localmente, enviando comandos de chaveamento e medindo o tempo necessário para a execução completa da manobra. A atuação de abertura é a mais importante, esta é a responsável pela interrupção da passagem de corrente de intensidade muito elevada, evitando que circulem nos equipamentos ativos e linhas de transmissão, o que causaria sérios riscos aos funcionários e prejuízo à empresa por perda de equipamentos. É importante que o mecanismo de fechamento esteja em boas condições e atividades como religamento automático e/ou transferências de carga precisam de confiabilidade, desta forma fica claro que as duas funções são fundamentais para atuações adequadas e seguras.

IV. TEORIA NEBULOSA

Os conceitos discutidos na Teoria dos Sistemas Nebulosos (TSN) são basicamente usados em modelos onde é necessário raciocínio impreciso, ou seja, as decisões não são tomadas de forma binária, por exemplo, se x=0 SIM e se x=1 NÃO. Essa característica apresenta melhorias significativas nas análises qualitativas.

Considerando a lógica clássica, a probabilidade corresponde a um número. Na lógica nebulosa é possível utilizar uma forma linguística de probabilidade, os sistemas de decisão passam a considerar possibilidades como, verdade, muito verdade, talvez, falso, muito falso, aproximando-se de um modo de avaliação mais sensível, a interpretação é feita com números fuzzy e o processamento dos dados pela lógica fuzzy [13].

Termos utilizados como modificadores de intensidade na Lógica Fuzzy podem ser vistos em (1), (2) e (3).

𝜇𝐴𝑀(𝑥) = (𝜇𝐴(𝑥))2 ≡ 𝑀𝑢𝑖𝑡𝑜 (1)

𝜇𝐴𝑀(𝑥) = √𝜇𝐴(𝑥) ≡ 𝑀𝑎𝑖𝑠 𝑜𝑢 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 (2)

A TSN é composta basicamente de três partes, a Teoria dos Conjuntos Nebulosos (Fuzzy Sets), a Medida Nebulosa (Fuzzy Measury) e a Inferência, também conhecida como Lógica Nebulosa (Fuzzy Reasoning, Fuzzy Logic). Unindo todos estes elementos é possível processar dados de um sistema subjetivo [14], por exemplo, a partir do histórico de ensaios de chaveamento e do ensaio atual, sugerir um pequeno conjunto limitado de possíveis defeitos associados àquela situação.

A. Lógica e Conjuntos Fuzzy

Para definir um conjunto fuzzy é necessária uma função de pertinência, (4). Esta função define o conjunto A, que por sua vez pertence ao conjunto universal U. Por meio de um grau de pertinência 𝜇𝐴(𝑥), reflete-se o conhecimento que se tem

sobre a intensidade com que o objeto pertence ao conjunto fuzzy, sendo 0 ≤ 𝜇𝐴(𝑥) ≤ 1 para cada 𝑥 ∈ 𝑈.

Desta forma, o grau de pertinência com o qual 𝑥 ∈ 𝐴 é: μA(x): U → [0,1] (4)

Sabe-se que 𝜇𝐴(𝑥) pode variar entre 0 e 1, isso significa

que existe uma conexão adequada entre a subjetividade e a modelagem numérica do processo [15]. A habilidade de representar transições graduais, de não pertinência a pertinência, é uma das características fundamentais dos conjuntos fuzzy, desta forma geram a capacidade de partir do número fuzzy 0, total exclusão, até o 1, total inclusão, passando por todos os estágios de certeza e incerteza [16]. A definição formal de um conjunto fuzzy está descrita em (5):

A = [(x, μA(x))/x ∈ X] (5)

em que: A é o conjunto fuzzy, 𝜇𝐴(𝑥) é a função pertinência e

𝑋 é o Universo de Discurso.

O processo avaliado nesta pesquisa trata da análise qualitativa dos dados obtidos em ensaios de chaveamento, executados na manutenção de disjuntores de potência. Neste tipo de estudo o mais adequado é utilizar as variáveis linguísticas da Lógica Fuzzy, que podem assumir valores dentro de um conjunto de termos linguísticos, palavras ou frases.

B. Tipos de Conjuntos Fuzzy

Várias funções podem representar os conjuntos. Neste trabalho são utilizados dois tipos, a função trapezoidal e a gaussiana. Funções de pertinência trapezoidais estão baseadas em quatro valores (a, b, c e d), sendo a e d os pontos que determinam o intervalo dentro do qual 𝜇𝐴(𝑥) ≠ 0 e b e c

determinam o intervalo dentro do qual 𝜇𝐴(𝑥) = 1. A fórmula

geral da função está descrita em (6) [17].

𝜇𝐴(𝑥) = máx (min (

𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎, 1,

𝑑 − 𝑥

𝑑 − 𝑐, 0)) (6)

Observa-se na Fig. 2 uma função de pertinência genérica na forma trapezoidal.

Fig. 2. Conjunto Fuzzy na forma trapezoidal.

A distribuição gaussiana é uma das mais importantes no estudo de probabilidade e é baseada na distribuição normal. Podem ser utilizadas em modelos de regressão e variância, modelos estatísticos clássicos e até em modelos não lineares que utilizam estatística inferencial.

Duas variáveis definem essa distribuição, a média e o desvio padrão. Conhecendo tais valores é possível determinar o valor da probabilidade numa distribuição gaussiana. Pode ser utilizada como aproximação para descrever diversos tipos de distribuição, considerando um grande número de observações, esta propriedade provém do Teorema do Limite Central. Definição matemática da função de Gauss, utilizada como função pertinência:

𝑓(𝑥, 𝜇, 𝜎) = 𝜇𝐴(𝑥) =

1 √2𝜋𝜎2 𝑒

−(𝑥−𝜇)2

2𝜎2 (7)

em que: 𝜇 é a média, 𝜎 é o desvio padrão e 𝜎2 _{é a variância.}

Exemplos de distribuição gaussiana são apresentados na Figura 3.

Fig. 3. Exemplos de distribuições gaussianas.

Neste trabalho, a utilização de variáveis linguísticas em vez das binárias implica no aumento da sensibilidade do diagnóstico. Dependendo do valor obtido no ensaio de chaveamento o avaliador poderá analisar não somente se o disjuntor está bom ou ruim, mas também o tipo defeito/falha que requer maior atenção. Os defeitos/falhas são as variáveis linguísticas de saída neste processo, que têm como entradas os valores numéricos obtidos nos ensaios.

V.FORMULAÇÃODOPROBLEMA

O objetivo deste trabalho é utilizar a Lógica Fuzzy para obtenção de diagnósticos mais precisos sobre a condição de funcionamento de disjuntores de 13.8 kV, 69 kV e 230 kV, no processo de manutenção preventiva. O motivo do estudo é alcançar um grau de segurança mais confiável no diagnóstico de defeitos/falhas. Com o processamento dos dados obtidos

nos ensaios, que são as variáveis numéricas fuzzy de entrada, propõe-se verificar se é possível sugerir um conjunto pequeno de defeitos/falhas que auxiliem na eficiência e na eficácia da manutenção.

Para o cálculo da Taxa de Falha, foram avaliados os históricos de ensaios de cada um dos disjuntores, registros correspondentes ao período de 2002 até 2014. Destes, foram extraídos os ensaios que apresentaram qualquer tipo de contingência, seja defeito ou falha, e assim foi possível traçar um perfil gráfico usando como coordenadas o valor obtido no ensaio e a probabilidade de defeito/falta associada ao mesmo. Tópicos avaliados:

QTDn – Quantidade de Disjuntores do tipo n; TE - Quantidade total de ensaios;

TEC - Quantidade total de ensaios com contingência; FXC - Faixa de valores dos ensaios com contingência; TXD - Calculo da taxa de defeito para cada uma das FXCs; A taxa de defeito/falha pode ser calculada da seguinte forma:

𝑇𝑋𝐷 =𝑇𝐸𝐶

𝑇𝐸 (8) Cada um dos defeitos/falhas, associados a determinada probabilidade, recebeu um rótulo chamado "CASO". Cada caso corresponde a um tipo de contingência diferente. Desta forma, é possível conectar os casos à sua respectiva probabilidade e inseri-los no perfil gráfico sob as funções de pertinência. Variáveis linguísticas de saída Fuzzy:

CASO1: Obstrução nos contatos;

CASO2: Resistência de isolamento DC - Motores de acionamento;

CASO3: Não atuação dos polos;

CASO4: Lubrificação dos componentes motores (Alavancas, Molas);

CASO5: Folga/Desgaste entre rolete e engate de abertura; CASO6: Falta de tensão DC no circuito de comando; CASO7: Discordância de polos;

CASO8: Tempo de carregamento da mola;

Nesta etapa do trabalho, a modelagem para cada um dos ensaios (Abertura e Fechamento) é realizada. O objetivo é verificar qual das funções de pertinência é mais adequada à faixa de referência da Tabela I, mais de um tipo de função pode ser utilizado na modelagem.

A avaliação das variáveis TEC, FXC e TXD fornece a conexão entre cada um dos CASOs, a pertinência associada e a função de pertinência sob a qual está o CASO. Com a conclusão do processamento dos dados é possível verificar, por meio de gráficos, o conjunto de defeitos/falhas que deve ser avaliado pelo funcionário, considerando o ensaio atual e o histórico de todos os disjuntores.

VI.RESULTADOS

A Tabela II apresenta o universo de disjuntores estudados, o conjunto corresponde aos dados dos ensaios de chaveamento no período de 2002 a 2014, coletados no

arquivo particular da CHESF – Companhia Hidro Elétrica do São Francisco, os equipamentos estão instalados em quatro subestações diferentes.

TABELA II.DADOS DOS DISJUNTORES AVALIADOS.

Avaliando os dados da Tabela II, é possível verificar que em média os disjuntores de 69kV apresentam maior número de contingências. A grande quantidade de problemas associados aos disjuntores de 69kV pode ser atribuída ao esforço mecânico das frequentes atuações, geralmente instalados nas saídas de linha, ponto de conexão entre os sistemas de transmissão e distribuição, estes equipamentos são submetidos a numerosos distúrbios.

A. Resultados da Modelagem do Ensaio de Abertura

A modelagem é composta por três funções, estas cobrem toda a faixa de referência recomentada pelo fabricante, Tabela I. As equações de pertinência referentes ao ensaio de abertura são (9), (10) e (11), as mesmas são baseadas em (6), o perfil gráfico pode ser visto na Fig. 4.

𝜇𝐴1(𝑥) = máx (min ( 𝑥 − 30 0.01 , 1, 38 − 𝑥 1 , 0)) (9) 𝜇𝐴2(𝑥) = máx (min ( 𝑥 − 40 2 , 1, 50 − 𝑥 10 , 0)) (10) 𝜇𝐴3(𝑥) = 1 √4𝜋 𝑒 −(𝑥−38)2 4 (11) Graficamente temos:

Fig. 4. Funções de pertinência do ensaio de abertura. Tensão / Tipo QTD TE TEC (%)

13.8kV 1 5 27 12 69kV 1 24 117 21.5 2 12 61 18.8 3 6 33 14.8 230kV 1 13 61 19.23 2 8 42 10 3 5 24 16.6 4 2 8 11.1 TOTAL 75 373 17.57

B. Resultados da Modelagem do Ensaio de Fechamento

A modelagem para o ensaio de Fechamento é análoga à do ensaio de Abertura. As equações de pertinência referentes ao ensaio de fechamento são (12), (13) e (14), as mesmas são baseadas em (6), o perfil gráfico pode ser visto na Fig. 5.

𝜇𝐴1(𝑥) = máx (min ( 𝑥 − 200 0.01 , 1, 209 − 𝑥 5 , 0)) (12) 𝜇𝐴2(𝑥) = máx (min ( 𝑥 − 211 5 , 1, 240 − 𝑥 10 , 0)) (13) 𝜇𝐴3(𝑥) = 1 √4𝜋 𝑒 −(𝑥−210)2 4 (14) Graficamente temos:

Fig. 5. Funções de pertinência do ensaio de fechamento.

C. Discussão dos resultados

Nas Figs. 4 e 5 é possível verificar que a modelagem das funções de pertinência e o estudo das taxas de falha se conectaram de maneira satisfatória. Esses gráficos indicam a FXC e a 𝜇𝐴(𝑥) para cada "CASO", desta forma o operador

tem total direcionamento sobre o que avaliar e qual a importância desse tópico para o equipamento avaliado. Utilizando a proposta sugerida neste trabalho, é possível após o ensaio, verificar a probabilidade de um determinado defeito/falta, e desta forma decidir qual a importância e o impacto de cada uma das contingências apresentadas, caso existam. As variáveis linguísticas tornam a avaliação da condição do equipamento mais precisas, se diferenciam das binárias por possuir maior grau de conhecimento sobre a condição do equipamento. Usando variáveis binárias é possível determinar se o disjuntor está bom ou ruim, usando as variáveis linguísticas fuzzy é possível verificar além da condição do equipamento os defeitos/faltas associados a essa condição, assim como do grau de importância de cada um desses.

Com base nas variáveis linguísticas também é possível direcionar o planejamento das atividades de manutenção dos disjuntores, isso é possível porque a modelagem das curvas de pertinência apresentam o quanto o disjuntor está perto ou não de uma situação de contingência. Esta metodologia poderá auxiliar funcionários com pouca experiência a diagnosticar os tipos mais comuns de defeitos ou falhas de forma mais rápida e segura

As Tabelas III e IV mostram exemplos de diagnóstico utilizando os conjuntos definidos neste trabalho. Sabendo do

resultado obtido no ensaio o operador pode verificar quais CASOs devem ser avaliados com mais importância.

Para a Tabela III foi considerado que o tempo de abertura medido foi de 41 ms, para a Tabela IV foi considerado que o tempo de fechamento medido no ensaio foi de 217 ms. A primeira coluna representa em ordem os casos que devem ser avaliados pela equipe de manutenção, a segunda coluna apresenta a pertinência, ou seja, a importância de avaliar aquele tipo de defeito/falta na situação atual.

TABELA III.DIAGNÓSTICONOENSAIODEABERTURA. CASO Pertinência

7 0.9

5 0.7

4 0.6

2 0.4

TABELA IV.DIAGNÓSTICONOENSAIODEFECHAMENTO. CASO Pertinência

1 0.9

5 0.6

3 0.5

6 0.3

Nos resultados apresentados foi obtido um pequeno conjunto de defeitos/falhas para atuações de abertura e de fechamento. Os casos estão correlacionados com a respectiva pertinência e podem direcionar a equipe de funcionários a aspectos importantes no processo de manutenção, o que significa eficácia do processo.

Utilizar "estados intermediários" aos níveis lógicos binários tipicamente utilizados nas atividades de manutenção não compromete a confiabilidade do diagnóstico, o resultado do ensaio quando avaliado graficamente por meio das Figs. 5 e 6 pode demonstrar se o equipamento está em situação crítica ou não. Considerando o ensaio de abertura, se o resultado do ensaio for 39ms, o operador saberá que o disjuntor está em uma zona de perigo iminente, além disso, os possíveis defeitos e suas respectivas pertinências.

Saber o que avaliar e por onde iniciar a supervisão do equipamento produz um ganho significativo na redução de tempo da manutenção. Essa situação é economicamente desejável, retirar o equipamento de operação onera a economia da empresa pela interrupção do serviço, logo, além de diagnosticar de forma eficaz, este método torna o processo mais eficiente, contribuindo significativamente para a maximização do lucro.

A metodologia proposta neste trabalho se diferencia da utilizada tradicionalmente devido à geração de direcionamento e eficiência nas atividades de manutenção. Atualmente as empresas utilizam funcionários especializados e experientes para obtenção do diagnóstico da condição de funcionamento dos equipamentos, estes determinam se equipamento está bom ou ruim, se pode ser inserido no sistema ou não, sendo um tipo de avaliação muito simples e superficial.

A forma de avaliação formalizada neste trabalho apresenta um elemento mais sensível para obtenção do diagnóstico. São avaliados, além dos dados atuais, os dados antigos, considerando o perfil de cada equipamento durante a sua vida útil. A comparação dos dados obtidos com os dados anteriores de disjuntores semelhantes permite a verificação da frequência em que ocorre determinado valor obtido e os CASOs, desta forma é possível a obtenção de um conjunto

base de defeitos/falhas. Observando o valor obtido no ensaio, qualquer funcionário habilitado poderá verificar de forma mais segura quais são os disjuntores que precisam de manutenção e realizar um planejamento da manutenção baseado em critérios técnicos.

VII.CONCLUSÕES

Neste artigo está descrita uma forma diferenciada de avaliação dos dados oriundos de ensaios de manutenção em disjuntores de potência. Os resultados obtidos utilizando lógica Fuzzy foram satisfatórios e um pequeno conjunto de defeitos/falhas foi apresentado, formando um banco de dados de casos-base que servem de referência. Isso gera eficiência ao processo de manutenção. A análise dos dados fornece um diagnóstico adequado para o equipamento avaliado. Dependendo do resultado do valor obtido no ensaio atual, o operador pode verificar qual caso e com qual prioridade deve ser avaliado.

Os conjuntos de defeitos/falhas definidos neste trabalho não são os únicos, existem diversos outros tipos que podem ocorrer. Os resultados obtidos podem ser considerados satisfatórios por estarem de acordo com estudos estatísticos. Estudos sobre os tipos de defeitos e suas probabilidades de ocorrência em disjuntores de potência podem ser encontrados em [18] e [19].

Segurança no diagnóstico do problema é um ponto fundamental no processo de manutenção. O resultado alcançado eleva o grau de segurança, isso se deve ao fato de analisar não somente o resultado atual, mas também o histórico do equipamento e dos semelhantes. Este aspecto pode ser muito valioso em situações de emergência, onde não há funcionário especialista em disjuntores. Utilizar esses resultados de forma interativa poderá auxiliar novos operadores, instruir funcionários atuantes e aumentar a confiabilidade do diagnóstico de defeitos/falhas.

VIII.REFERÊNCIAS

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