ANÁLISE DE FALHAS EM MOTORES DE INDUÇÃO UTILIZANDO ANÁLISE ESPECTRAL Bruno César Maioli Aniceto [Bolsista PIBITI/ CNPq], Alessandro Goedtel [Orientador], Wylliam Salviano Gongora [Colaborador] Coordenação de Engenharia Elétrica Campus CORNÉLIO PROCÓPIO Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR Avenida Alberto Carazzai, 1640 CEP 86300-000-Cornélio Procópio-PR-Brasil bcm.aniceto@gmail.com, agoedtel@utfpr.edu.br,w_salviano@hotmail.com Resumo - Este trabalho de pesquisa estuda os tipos de falhas que ocorrem em motores de indução trifásicos em ambiente industrial, sujeitas as diversas condições de carga. O artigo aborda a análise dos sinais de corrente de motores de indução trifásicos de partida direta, tanto no domínio do tempo, quanto no domínio da frequência. Para tal utiliza-se da Transformada Rápida de Fourier na análise espectral, onde é investigado principalmente os tipos de falhas de rolamento e procura identificar suas frequências características. Por fim, é apresentada a interface gráfica com o usuário para o algoritmo elaborado e explica sua funcionalidade. Palavras-chave: Identificação de falhas; Motores de indução; Análise espectral; Falhas de rolamento; Interface gráfica. Abstract - This research paper study fault types that occur in triphasic induction motors in industrial environment exposed at several load conditions. This article discusses current signal analysis of direct start triphasic induction motors, as time domain as frequency domain. To this, uses a Fast Fourier Transform at spectral analysis. Where is investigated mainly bearing faults types and search to identificate its characteristics frequencies. Lastly, is shown a graphical user interface for the algorithm elaborate and explains its functionality. Keywords: Fault identification; Induction motors; Spectral analysis; Bearing fault; Graphical interface. INTRODUÇÃO Hoje em dia, os motores de indução são amplamente utilizados em todos os tipos de aplicações industriais, devido aos seus aspectos construtivos simples, por ser altamente confiável, e disponibilidade de converter energia usando estratégias de controle eficientes, [1]. De acordo com a referência [2], máquinas elétricas são dispositivos sujeitos a muitos tipos de falhas, as quais incluem as seguintes: falhas no estator, falhas elétricas no rotor, falhas mecânicas, falhas de um ou mais componentes eletrônicos de potência da unidade do sistema.
Os motores de indução são amplamente utilizados em aplicações industriais e a distribuição de falhas nestes motores é a seguinte: rolamento (69%), barra do rotor (7%), enrolamento do estator (21%), e eixo/acoplamento (3%), [2]. Para validar os estudos propostos, sinais de corrente e tensão de motores de indução trifásicos de partida direta foram coletados em ambiente industrial, antes e depois da manutenção regular. Todas as máquinas apresentavam vibrações e aquecimento nos rolamentos dianteiro e traseiro. Utilizando o algoritmo FFT, foi realizada a análise espectral dos sinais de corrente. Tal análise é realizada no Matlab através da interface gráfica de identificação de falhas de rolamento. MODELAGEM DE FALHAS EM ROLAMENTOS De acordo com [1], as frequências características são funções da geometria do rolamento e da frequência mecânica do rotor. Em rolamentos os defeitos localizados podem ser classificados de acordo com os seguintes elementos afetados: defeito na pista externa, defeito na pista interna, defeito na esfera ou elemento rolante. Modelos de falhas. Os modelos dessas falhas são representados pelas equações (1), (2) e (3) Pista externa: (1) ( ) Pista interna: Esfera: ( ) ( ) Para rolamentos de 6 a 12 esferas, as frequências de falha no anel externo e interno são estatisticamente aproximadas, respectivamente, pelas equações (4) e (5). (4) (5) onde: é a frequência de falha no anel externo; é a frequência de falha no anel interno; é a frequência de falha na esfera; é o número de esferas; é a frequência de rotação mecânica; é o diâmetro da esfera; é o diâmetro da gaiola; é o ângulo de contato. O próximo passo é substituir as frequências características calculadas na equação (6): (6) onde: é a frequência de falha de rolamento; é a frequência da rede elétrica; é a frequência de falha característica; Conhecendo-se as frequências de falhas características e a frequência de alimentação do estator ou da rede elétrica, podem-se encontrar as frequências de falha de rolamento. Em todos os casos, os rolamentos dos motores cujos sinais foram analisados, possuem um número de esferas entre 6 e 12, portanto as equações (4) e (5) satisfazem os cálculos das frequências características. (2) (3)
RESULTADOS E DISCUSSÕES O algoritmo implementado tem por finalidade realizar a leitura do vetor de dados do sinal, sua transformação ao domínio da frequência, cálculo das frequências características e das frequências de falhas de rolamentos a partir das equações (4),(5) e (6)e a plotagem do espectro com as frequências de falhas indicadas. Estudo de caso. Trata-se de um motor de indução trifásico de partida direta, WEG, e dados de placa: velocidade nominal igual a 1160 rpm, 220/380 [V], 36,6 [A] (máxima), fdp = 0,82 e 12,5 HP. As temperaturas dianteira e traseira, medidas antes da manutenção são, respectivamente, 49ºC e 40ºC. Este motor passou por limpeza de rotor e estator, melhorias de alinhamento e o mais importante: troca dos rolamentos dianteiro e traseiro. A Figura 1 mostra o motor no processo industrial e os dados fornecidos estão contidos na Tabela 1. Figura 1: Motor no processo industrial. Tabela 1: Dados técnicos do rolamento do motor do 1º Terno. Rolamento Código Nº de esferas Dianteiro 6209ZZC3 10 Traseiro 6309ZZC3 8 Sabendo-se que a velocidade nominal da máquina pode ser convertida em frequência de rotação em Hz pela expressão (7) tal como em [3]: (7) Obtém-se uma frequência de rotação de, aproximadamente, 19 Hz. Conhecendo-se o número de esferas de cada rolamento, a frequência de rotação mecânica, e a frequência de alimentação, as frequências de falhas de rolamento podem ser calculadas e os resultados obtidos, em Hz, são apresentados na Tabela 2 e na Tabela 3. Tabela 2: Frequências de falhas do rolamento de 10 esferas. 1 17,33 137,33 56 176 2 94,67 214,67 172 292 3 172 292 288 408
Tabela 3: Frequências de falhas de do rolamento de 8 esferas. 1 1,87 121,87 32,8 152,8 2 63,73 183,73 125,6 245,6 3 125,5 245,6 218,4 338,4 onde: esquerda; esquerda; é a frequência de falha de rolamento no anel externo, banda lateral é a frequência de falha de rolamento no anel externo, banda lateral direita; é a frequência de falha de rolamento no anel interno, banda lateral é a frequência de falha de rolamento no anel interno, banda lateral direita. Análise espectral dos sinais de corrente. A Figura 2 e a Figura 3 apresentam os espectros dos sinais de corrente na fase A, antes e após a manutenção, do motor do estudo de caso, com as frequências de falha do rolamento de 10 esferas e 8 esferas respectivamente. Espectro do Sinal 20 Espectro Antes Espectro Depois 10 0 Amplitude em db -10-20 -30-40 -50 17.3333 56 94.6667 137.3333 172176 214.6667 292 Frequência em Hz Figura 2: Espectros dos sinais do estudo de caso, com as frequências de falha do rolamento de 10 esferas. Espectro do Sinal 30 Espectro Antes Espectro Depois 20 10 Amplitude em db 0-10 -20-30 -40 1.8667 32.8 63.7333 121.8667 125.6 152.8 183.7333 245.6 Frequência em Hz Figura 3: Espectros dos sinais do estudo de caso, com as frequências de falha do rolamento de 8 esferas. Algumas frequências constantes nas Tabelas 2 e 3 não são observadas nos espectros devido ao baixo número de pontos que compõem o sinal.
Interface gráfica. A fim de facilitar os trabalhos dos usuários e garantir a utilização prática do algoritmo, foi proposto criar uma interface gráfica com o usuário utilizando a ferramenta Guide do Matlab. O layout da interface é mostrado na Figura 4. Figura 4: Layout da interface Identificador de falhas de rolamento. A interface possui duas janelas de eixos, uma para exibir os sinais, antes e depois da manutenção, no domínio do tempo e outra para exibir os respectivos espectros. Possui também um menu de parâmetros de entrada onde usuário deve fornecer a frequência de alimentação da máquina, a frequência de rotação mecânica em rotações por minuto, o número de esferas do rolamento e para até qual valor de k deseja-se calcular frequências de falha, onde k é inteiro e positivo, da equação (6). As frequências de falhas de rolamento serão calculadas e destacadas na janela dos espectros. Com a interface, os pesquisadores podem fazer análises espectrais de diversos sinais, porém, seu uso está restrito a falhas de rolamento e a aquisição de sinais. CONCLUSÕES As falhas de rolamento são as que mais ocorrem em motores de indução trifásicos, sendo estes também os mais aplicados em ambiente industrial. A análise espectral dos sinais de corrente torna possível a identificação de frequências de falhas características de rolamento, podendo-se confirmar tais falhas. Porém, ela está limitada ao número de pontos aquisitados. A interface gráfica com o usuário fornece praticidade a quem está trabalhando no projeto de identificação de falhas em máquinas elétricas. Os sinais de tensão e corrente de motores, cujas partidas são feitas por inversores, não foram analisados até o momento, por não fazer parte do foco deste estudo. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem o suporte financeiro, processo nº 474290/2008-5, nº 473576/2011-2 e nº 552269/2011-5 recebidos do CNPq e processo nº 06/56093-3 recebido da Fundação Araucária. Às pessoas do laboratório de pesquisa que colaboraram com o trabalho e ao meu orientador pelo incentivo e apoio.
REFERÊNCIAS [1] BLÖDT, Martin; GRANJON, Pierre; RAISON, Bertrand; ROSTAING, Gilles Models for bearing damage detection in induction motors using stator current monitoring. IEEE Transation on Industrial Electronics., vol. 55, no. 4, pp.1813-1822, Apr. 2008. [2] BELLINI, Alberto; FILIPPETTI, Fiorenzo; TASSONI, Carla; CAPOLINO, Gerard- André. Advances in Diagnostic Techniques for Induction Machines IEEE Transaction on Industrial Electronics., vol. 55, no. 12, p. 4109-4126, Dec.2008. [3] SCHOEN, Randy R.; HABETLER, Thomas G.; KAMRAN Farrukh; BARTHELD, Robert G. Motor Bearing Damage Detection Using Stator Current Monitoring. IEEE Transactions On Industry Applications., vol. 31, no. 6, pp. 1274-1279; Nov./Dez. 1995.