ANÁLISE COMPARATIVA DA DETECÇÃO DE DEFEITOS EM ROLAMENTOS DE MOTORES DE INDUÇÃO TRIFÁSICOS UTILIZANDO RBF E SFAM
TIAGO DRUMMOND LOPES, GUSTAVO HENRIQUE BAZAN, ALESSANDRO GOEDTEL, RODRIGO HENRIQUE CUNHA PALÁCIOS, WAGNER FONTES GODOY
Universidade Tecnológica Federal do Paraná – UTFPR Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica – PPGEE-CP Avenida Alberto Carazzai, 1640 – Cornélio Procópio/PR, Brasil – CEP 86300-000
E-mails: tidrummond@gmail.com, gu.bazan@gmail.com, agoedtel@utfpr.edu.br, rodrigopalacios@utfpr.edu.br, wagnergodoy@utfpr.edu.br
Abstract – One of the most important elements of electromechanical power conversion in industrial processes, the three-phase induction motor is constantly subject of research aiming to reduce maintenance rates and also unscheduled process downtime. Major defects in these motors occurs in the bearings. Hence, the use of intelligent systems capable of predict faults in electric motors has been widely addressed. The purpose of this work is to present a comparative study of Simplified Fuzzy Artmap and Radial Basis Function as pattern recognition methods for proper identification of bearing faults, by using the amplitude of current signals in the time domain. Experimental results are presented to validate this proposal.
Keywords–Three-Phase Induction Motor, Bearing Faults, Intelligent Systems, Current Sensor.
Resumo – Um dos mais utilizados elementos de conversão de energia elétrica em mecânica motriz é o motor de indução trifási-co, o qual é indispensável nos processos produtivos industriais, e constante alvo de pesquisas visando reduzir as taxas de manu-tenções e paradas não programadas no processo. Grande parte dos defeitos em motores de indução ocorre nos rolamentos. A uti-lização de sistemas inteligentes capazes de predizer falhas em motores elétricos tem sido amplamente investigada na literatura. Assim, a proposta desse trabalho consiste em apresentar um estudo comparativo da aplicação de duas abordagens inteligentes: (i) rede Fuzzy Artmap Simplificada e (ii) a rede Função de Base Radial para classificação de falhas em rolamentos, utilizando dados da amplitude dos sinais de corrente no domínio do tempo. Resultados experimentais são apresentados para validar a proposta. Palavras-chave–Motor de Indução Trifásico, Falhas de Rolamentos, Sistemas Inteligentes, Sensor de Corrente.
1 Introdução
O Motor de Indução Trifásico (MIT) é o elemento de conversão de energia elétrica em mecânica mo-triz mais utilizado, isto faz com que o mesmo seja indispensável nos processos produtivos industriais, devido ao seu baixo custo de aquisição e de manu-tenção, e sua adaptação frente a diversas cargas mecânicas e robustez em ambientes agressivos (Bouzid and Champenois, 2012; Santos et al., 2014).
Segundo o Balanço Energético Nacional apre-sentado pela Eletrobrás-Procel (2014), estima-se que por ano são destinados 210,10 TWh (Tera Watt-hora) às indústrias, representando 34,4% da energia elétrica produzida no Brasil. Tendo em vista a apli-cação do MIT em ambientes não industriais, pode-se inferir que a parcela de consumo energético do mesmo é superior a 24% da produção nacional de energia elétrica.
Apesar de apresentar características que demons-tram a confiabilidade e a robustez, estes motores estão sujeitos a falhas elétricas e mecânicas devido ao seu tempo e modo de operação, pelas condições ambientais onde estão instalados, por desbalancea-mento da corrente e da tensão, e também por outros fatores.
Defeitos incipientes dentro da máquina geral-mente afetam a sua performance antes mesmo que falhas significativas venham a ocorrer, trazendo
assim, prejuízos ao processo industrial (Filho, 2003; Bellini et al., 2008; Santos et al., 2012).
As falhas nos rolamentos de um MIT represen-tam entre 41 e 69% do total, sendo destacada como um dos principais problemas encontrados em moto-res elétricos (Bonnett and Yung, 2008; Bellini et al., 2008; Zarei et al., 2014).
Tais falhas podem ser identificadas por sistemas de diagnósticos não invasivos, que realizam leituras de valores de variáveis do motor como corrente trifásica do estator, tensão, temperatura, vibração, torque, dentre outras, para reconhecer um padrão (Bellini et al., 2008; Santos et al., 2012).
Muitas técnicas podem ser empregadas para de-tecção de defeitos, como por exemplo, a manuten-ção preditiva. Esta metodologia permite avaliar as condições reais de operação da máquina utilizando dados coletados diretamente do equipamento.
Alguns indícios podem ser percebidos quando um motor começa a apresentar mudanças nos sinais associados às vibrações mecânicas, variação na temperatura de operação, ruídos audíveis e altera-ções no campo eletromagnético, dentre outros. As-sim, a análise dos referidos sinais auxilia na detec-ção de defeitos quando estão ainda em fase de evo-lução. Desta forma, o engenheiro de manutenção pode planejar uma ação corretiva e minimizar os impactos no processo produtivo (Araújo et al., 2010).
O uso de sistemas inteligentes vem destacando-se na identificação de falhas em máquinas elétricas,
pois são capazes de determinar o tipo de falha sem necessitar de modelos matemáticos complexos, tornando a sua implementação computacional mais simples. Além disso, são capazes de classificar e determinar a origem das falhas precocemente, coo-perando para que não ocorra uma manutenção não-programada bem como uma parada não desejada no processo produtivo (Santos et al., 2014; Santos et al., 2012).
Os sistemas inteligentes têm sido amplamente empregados no diagnóstico de máquinas, dentre eles podemos citar as Redes Neurais Artificiais (RNAs), a Lógica Fuzzy (LF), os Algoritmos Genéticos (AGs) e os Sistemas Híbridos (Chow et al., 1993; Zidani et al., 2003; Kolla and Altman, 2007; Bouzid et al., 2007; Ghate & Dudul, 2009; Seera et al., 2012).
Neste trabalho, as redes Fuzzy ARTMAP Sim-plificada (SFAM) e Função de Base Radial (RBF) são usadas como ferramentas para a classificação de defeitos em rolamentos em MITs, a partir da análise da amplitude dos sinais de corrente de estator no domínio do tempo.
O artigo está dividido nas seguintes seções: a Seção 2 apresenta os aspectos relativos às falhas em motores de indução trifásicos; a Seção 3 descreve os métodos classificadores utilizados na pesquisa; na Seção 4 é exibido o sistema proposto neste trabalho e na Seção 5 são apresentados os resultados experi-mentais. Finalmente, na Seção 6 as conclusões deste artigo são apresentadas.
2 Falhas no MIT
A grande parte das máquinas utilizadas em proces-sos industriais é movimentada por motores elétricos que podem, com o passar do tempo, apresentar al-gum tipo de falha. Estas falhas podem ser classifica-das em dois grupos: elétricas e mecânicas.
Na Tabela 1, apresentam-se os principais tipos de falhas, tanto elétricas quanto mecânicas. As fa-lhas elétricas são destacadas devido a problemas relativos aos enrolamentos de estator e de rotor, às barras e anéis quebrados no rotor, e suas conexões. Já as falhas mecânicas podem ser provenientes de problemas de rolamentos, excentricidade, desgaste de acoplamento e desalinhamento segundo relatam Bellini et al. (2008) e Singh and Kazzaz (2010).
Tabela 1. Tipos de falhas. Falhas
Elétricas Mecânicas Enrolamento de estator Desgaste de acoplamento
Enrolamento de rotor Desalinhamento Barras quebradas Excentricidade
Anéis quebrados Rolamento
Conexões -
De acordo com Zarei et al. (2014), as porcenta-gens de falhas em MIT podem ser distribuídas em: rolamentos (41%), enrolamento do estator (37%), barras do rotor (10%) e outras (12%). A detecção de problemas mecânicos e elétricos pode ser feita direta ou indiretamente por meio da leitura de uma das
fases da corrente elétrica de alimentação ou pela tensão elétrica, medidas de temperatura, monitora-mento do campo eletromagnético ou por outros parâmetros (Ghate & Dudul, 2010).
O escopo deste trabalho aborda somente os de-feitos relativos à pista externa de rolamentos. De acordo com Araújo et al. (2010), a deterioração de rolamentos também pode ocorrer em função das correntes de modo comum que circulam pelos mes-mos devido à carga eletrostática induzida no eixo do motor. Outro fator refere-se às pulsações de conju-gado causadas pela existência de harmônicos de baixa ordem na alimentação ou relativas a possíveis barras quebradas.
Métodos tradicionais consideram o monitora-mento da temperatura e vibração dos rolamonitora-mentos, visando estimar suas condições de operação. No entanto, o custo de sensores para monitoramento de vibrações, associados aos dispositivos de processa-mento de sinais, restringem sua utilização em má-quinas de pequeno porte. Contudo, métodos alterna-tivos, baseados em inteligência computacional, estão cada vez mais sendo pesquisados para a identifica-ção de defeitos em MIT.
3 Sistemas Inteligentes
Os sistemas inteligentes são métodos computacio-nais que têm por objetivo a criação de modelos que possam prever a classe de um determinado conjunto de dados baseando-se em conjunto de dados pré-estabelecidos (Serasiya & Chaudhary, 2012).
Com o intuito de averiguar a exatidão dos mo-delos propostos, bem como os respectivos tempos de construção e validação, utilizou-se neste trabalho as redes RBF e SFAM.
3.1 Redes Neurais Artificiais
Modeladas computacionalmente a partir do sis-tema nervoso dos seres vivos, as Redes Neurais Artificiais (RNA) são definidas como um conjunto de unidades de processamento, que possuem a capa-cidade de manutenção e aquisição de conhecimento a partir de informações. Segundo Haykin (2008), as características essenciais estão na adaptação por experiência, capacidade de aprendizado, habilidade de generalização, organização de dados, tolerância a falhas, armazenamento distribuído e facilidade de prototipagem.
Deste modo, é possível desenvolver modelos capazes de realizar prognósticos de determinado processo, e também realizar ações que visam o con-trole adequado do mesmo.
Este modelo obtido a partir de um neurônio bio-lógico é denominado de neurônio artificial, o qual associado computacionalmente a uma estrutura matricial, pode possuir uma ou mais entradas (x1,...,
xn) e uma saída (𝑌). Estas entradas são associadas a pesos sinápticos (w1,..., wn), valores que servirão para ponderar de forma quantitativa a relação entra-da e saíentra-da.
O funcionamento do neurônio artificial é des-crito pelo seguinte modelo matemático:
𝑌 = 𝑔 (∑ 𝑊𝑖. 𝑋𝑖+ 𝑏 𝑛
𝑖=1
) (1)
onde:
n é o número de entradas do neurônio;
Wi é o peso associado com a i-ésima entrada;
b é o limiar associado ao neurônio;
Xi é a i-ésima entrada do neurônio;
g( ) é a função de ativação do neurônio;
Y é a saída do neurônio.
Com base no modelo do neurônio artificial, vá-rias topologias de RNAs podem ser obtidas. Estas redes podem ser utilizadas em muitas aplicações como classificador de padrões, aproximador de padrões, dentre outros.
Como este trabalho visa o diagnóstico de falhas de rolamento em motores, serão utilizadas duas estruturas de redes amplamente citadas na literatura. 3.2 Rede RBF
Segundo Silva et al. (2010), a rede RBF é com-posta por uma camada de entrada, apenas uma ca-mada neural intermediária com função de ativação do tipo gaussiana e uma camada de saída que con-tém função de ativação do tipo linear.
A etapa de treinamento da RBF possui duas fa-ses distintas, sendo que a primeira está associada aos ajustes dos pesos da camada intermediária através de um método de aprendizagem não supervisionado, o qual é dependente apenas das características dos dados de entrada.
Já a segunda fase está associada aos ajustes dos pesos dos neurônios da camada neural de saída, onde é utilizada a técnica de aprendizagem do tipo regra delta generalizada (Silva et al., 2010). A Figu-ra 1 ilustFigu-ra o modelo desta arquitetuFigu-ra.
Figura 1. Estrutura de uma rede neural RBF. 3.3 Rede Fuzzy ARTMAP
Estas arquiteturas foram baseadas na teoria da ressonância adaptativa (ART) desenvolvida por
Carpenter and Grossberg (1987), como uma possível solução para o dilema estabilidade-plasticidade (Carpenter et al., 1992).
Durante a apresentação de novos padrões a um classificador neural, faz-se necessário adaptar os pesos da rede, adicionando uma nova parcela de conhecimento, ou seja, o sistema deve ser capaz de adquirir informação. Ao mesmo tempo, é preciso que o conhecimento acumulado referente aos pa-drões previamente apresentados seja mantido, ou seja, o classificador deve ser estável.
De acordo com Isoda (2009) esta rede bem como qualquer outra da família ART, permite obter solu-ções com grande rapidez de resposta e com grande flexibilidade na inclusão de novos padrões, mudan-ças topológicas, etc., ou seja, capacidade de conti-nuar a aprender após a inclusão de novos padrões, sem perder a memória relacionada aos padrões ante-riores (característica de plasticidade).
A estrutura original de uma rede Fuzzy Artmap (FAM) engloba o treinamento simultâneo de dois módulos Fuzzy ART, para a associação de um pa-drão análogo no modo supervisionado. Cada um destes módulos é responsável por associar dois espaços vetoriais distintos, porém relacionados. Em problemas de classificação, de padrões, um dos espaços é o espaço dos rótulos, enquanto o outro é o espaço de entrada.
Para realização de tarefas classificação onde os padrões de saída tratam-se de simples rótulos de classes, Kasuba (1993) propôs uma simplificação na notação original da rede FAM, através da redução de redundâncias na arquitetura original. Esta versão é normalmente chamada de SFAM, devido a sua simplicidade de entendimento e rapidez no proces-samento em comparação com a FAM. A rede SFAM será a utilizada para o desenvolvimento deste traba-lho.
4 Aquisição e Tratamento dos Dados Para o caso em estudo neste trabalho, as correntes do estator de um MIT de 1CV do fabricante WEG foram medidas. Este motor foi submetido a diversas condições de operação em ensaios laboratoriais com o intuito de replicar situações de operação do ambi-ente industrial.
Para determinação da ocorrência de falhas, fo-ram criados defeitos na pista externa do rolamento para a aquisição dos sinais de corrente. As falhas de ranhuras presentes na pista externa ou interna do rolamento são ocasionadas pelo escorregamento da esfera na pista, por choque mecânico no eixo do motor ou rolamento ou mesmo montagem incorreta da peça no mancal do eixo. Este tipo de falha ocasi-ona um ponto específico de defeito na pista do ro-lamento.
Um par de rolamentos novos foram desmontados com o intuito de inserir uma ranhura na pista externa por meio de uma mini retífica de alta rotação.
Os dados para treinamento e validação do MIT de 1 CV, em condições normais de funcionamento e com o rolamento defeituoso, foram adquiridos atra-768
vés de ensaios na bancada experimental apresentada na Figura 2, conforme Palácios et al. (2014). Esta bancada tem como característica monitorar as gran-dezas de tensão, corrente, vibração, torque e veloci-dade de um MIT. As placas de condicionamento de sinais dos sensores Hall amplificam as correntes de linha que são repassadas às entradas analógicas da placa de aquisição de dados.
Conforme observada na Figura 2, esta bancada dispõe de um MIT acoplado a um gerador de corren-te contínua que faz a imposição de torque no eixo da máquina. Nos detalhes da Figura 2, são mostrados os variadores de tensão independentes por fase, os quais possibilitam a imposição de desequilíbrios de tensões (Goedtel, 2007).
O motor empregado nos experimentos realizados em laboratório é da marca WEG modelo W22 Plus de 12 pontas com potência de 1 CV, tendo como rotação 1730 rpm para uma alimentação em 220V, senoidal em 60 Hz. Os rolamentos em análise foram o NSK 6203 e NSK 6204. A coleta do sinal da cor-rente de estator utilizou uma taxa de 25000 amos-tras/segundo.
Por meio da interface de comunicação com um computador, provida pela DAQ, as informações dos sinais são recebidas e armazenadas por meio do software Matlab®. A DAQ utilizada neste processo é da National Instruments™ modelo USB 6221, a qual dispõe de 16 entradas analógicas e permite a comunicação simplificada com o computador por meio de cabo USB.
Figura 2. Bancada experimental do laboratório.
A bancada conta ainda com um torquímetro de dupla faixa de atuação com sensor de velocidade integrado. O dispositivo da marca Kistler, modelo 4503A50W, permite a leitura de sinais analógicos ou digitais até 50 N.m e 7000 rpm.
A rotina de comunicação da placa com o compu-tador utiliza a interface da plataforma Matlab®. Assim, todos os dados das grandezas são lidos e armazenados em forma de planilhas eletrônicas.
Para obter a classificação quanto ao funciona-mento adequado do rolafunciona-mento, foram amostrados os sinais das correntes e tensões trifásicas do MIT em análise. Para tanto, foram separados os dados para as construções dos modelos inteligentes, conforme observado na Tabela 2.
Salienta-se que as amostras são sinais do MIT em regime permanente, adquiridas em ensaios na
bancada experimental, com conjugado de carga variando de 0,5 a 6 N.m e com 16 combinações de desequilíbrio de tensão entre as fases, considerando o limite máximo de ±10%. Do total de 216 amostras utilizadas neste trabalho, 108 amostras estavam em condições de defeito na pista externa do rolamento do motor e 108 amostras são relativos aos sinais do motor em condições normais de funcionamento.
Os dados de entrada utilizados para este traba-lho são as somas das amplitudes dos sinais das cor-rentes (IA e IB), no domínio do tempo. Assim, faz-se
necessário a montagem de um vetor coluna com os pontos de correntes de cada fase do sistema coleta-do, subsequentes um do outro.
A Tabela 3 apresenta a estrutura de uma amos-tra, para a composição de cada amosamos-tra, considera-se 10, 25 e 50 pontos para cada valor de corrente das fases, A e B, correspondentes a um semi-ciclo de onda no domínio do tempo.
A última coluna da matriz representa a classe do problema (tags 0 e 1, para motor sem defeito no rolamento e com defeito, respectivamente).
Tabela 2. Divisão dos dados coletados. Classes das Amostras (%) Ensaios experimentais
Treinamento 70 151
Validação 30 65
Total 100 216
Foi gerado um código em Matlab® para separa-ção dos dados de treinamento do algoritmo classifi-cador e da sua validação. O conjunto de dados de treinamento compreende de 70% do conjunto de casos disponíveis sendo que os restantes 30% são utilizados para validação.
Tabela 3. Estrutura dos dados utilizados por amostra tratada. Corrente IA + Corrente IB Saída
1x10 0/1
1x25 0/1
1x50 0/1
O código separa no conjunto de treinamento os casos em que ocorre os máximos e mínimos de correntes a fim de garantir que todo o domínio de operação seja abrangido pelos métodos classificado-res. Os demais casos são sorteados aleatoriamente para compor o arquivo de treinamento. A separação dos dados é necessária para obter um arquivo de treinamento e um arquivo de validação, conforme observado na Tabela 2.
Após os dados serem tratados pelo Matlab® o script desenvolvido gera um arquivo, no qual é especificamente formatado como entrada de dados para a execução dos algoritmos, conforme quantida-de quantida-de amostras quantida-demonstradas na Tabela 2. Para as duas ferramentas de classificação de padrões utili-zadas neste trabalho, aplicou-se o mesmo conjunto de dados para treinamento e validação.
5 Resultados Experimentais
Este trabalho visa investigar, baseado na problemá-tica do assunto, qual dos métodos inteligentes se 769
comportará melhor para a classificação de falhas de rolamentos em termos acurácia e custo computacio-nal.
Para a execução das estratégias propostas neste trabalho, foram efetuadas algumas configurações específicas para o treinamento e validação, de acor-do com as Tabelas 4 e 5. Na Tabela 4 estão dispos-tos os parâmetros de configuração da rede RBF para 10, 25 e 50 entradas. Já os parâmetros utilizados no processamento da rede SFAM podem ser encontra-dos na Tabela 5. A arquitetura e as configurações, para este trabalho, foram determinadas de forma empírica, onde buscou-se a melhor acurácia e menor custo computacional entre as estruturas treinadas.
Tabela 4. Parâmetros de configuração da RBF. Parâmetros Valores
Nº de camadas 2
Neurônios 1º camada 12
Neurônios 2º camada 1
Algoritmo de treinamento AO
Função de ativação 1º camada GS Função de ativação saída Linear
(GS) Gaussiana; (AO) Auto-organizado. Tabela 5. Parâmetros de configuração da SFAM.
Parâmetros Valores Parâmetro de escolha (α) 1.10-3
Taxa de aprendizagem (β) 1
Parâmetro de vigilância (ρ) 0,75
Épocas 10
As Tabelas 7, 8 e 9 apresentam os resultados para os classificadores RBF e SFAM com 10, 25 e 50 entradas, respectivamente. Para a análise e com-paração do desempenho dos métodos utilizou-se os seguintes parâmetros: acurácia, tempo de constru-ção, erro absoluto médio, erro absoluto relativo e estatística Kappa, que é uma medida de concordân-cia inter observadora e mede o grau de concordânconcordân-cia além do que seria esperado tão somente pelo acaso (Landis & Koch, 1977).
Esta medida de concordância tem como valor máximo o “1”. Este valor “1” representa total con-cordância e os valores próximos e até abaixo de “0”, indicam nenhuma concordância, conforme apresen-tado na Tabela 6 (Landis & Koch, 1977).
Tabela 6. Tabela para interpretação da estatística Kappa. Valores de Kappa Interpretação
<0 Nenhuma concordância 0 – 0,19 Pobre concordância 0,20 – 0,39 Fraca concordância 0,40 – 0,59 Moderada concordância 0,60 – 0,79 Substancial concordância 0,80 – 1,00 Perfeita concordância Tabela 7. Resultados estatísticos para 10 entradas.
Tipo 10 Entradas Classificador RBF SFAM
Acurácia (%) 72,31 78,46
Tempo de Construção (s) 0,07 0,01 Estatística Kappa 0,4497 0,5695 Erro Absoluto Médio 0,3299 0,2154 Erro Absoluto Relativo (%) 65,93 43,038
Tabela 8. Resultados estatísticos para 25 entradas. Tipo 25 Entradas Classificador RBF SFAM
Acurácia (%) 80,00 87,69
Tempo de Construção (s) 0,06 0,02 Estatística Kappa 0,602 0,754 Erro Absoluto Médio 0,2967 0,1231 Erro Absoluto Relativo (%) 59,29 24,59
Tabela 9. Resultados estatísticos para 50 entradas. Tipo 50 Entradas Classificador RBF SFAM
Acurácia (%) 80,00 80,00
Tempo de Construção (s) 0,07 0,02 Estatística Kappa 0,602 0,6053 Erro Absoluto Médio 0,2997 0,2 Erro Absoluto Relativo (%) 59,88 39,96 Neste estudo, foram obtidos resultados promis-sores, baseados nas 65 amostras validadas. A SFAM apresentou a melhor acurácia com 87,69%, ou seja, 57 amostras foram corretamente classificadas e acurácia mínima de 78,46%. Já a RBF demonstrou uma acurácia máxima de 80,00%, ou seja, 52 amos-tras foram corretamente classificadas e a menor acurácia de 72,31%.
6 Conclusão
Por meio da análise dos resultados obtidos pelos algoritmos classificadores, pode-se observar que estes se mostraram promissores para determinação de defeitos em rolamentos a partir de dados de cor-rente dos motores de indução trifásicos no domínio do tempo.
A SFAM possui a melhor relação de tempo de construção e acurácia, a qual obteve uma taxa de acerto de 87,69%, exigindo ainda um menor custo computacional em relação ao algoritmo da RBF.
Verificou-se que para ambos os classificadores, o incremento do número de entradas, de 25 para 50, não ampliou ou por vezes decresceu a acurácia e aumentou o custo computacional. Porém, a confiabi-lidade de detecção de falha foi acrescida.
O diagnóstico correto e precoce de defeitos inci-pientes em motores, através das estratégias testadas neste trabalho, permite minimizar a ocorrência de danos ao processo. Com isso, ocorre o aumento da disponibilidade dos equipamentos e a possível redu-ção de custos com manutenredu-ção.
Agradecimentos
Este trabalho conta com o apoio da Fundação Arau-cária (Processo N° 06/56093-3), do Conselho Naci-onal de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq (Processo Nº 474290/2008-5, 473576/2011-2, 552269/2011-5).
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