Abstract
Os motores de indução trifásicos pertencem à classe de motores de maior preferência e utilização na área industrial fabril, não somente a nível de Brasil, mas também mundialmente, essencialmente devido às suas características de resistência, acessibilidade e versatilidade na aplicação. A sua aplicação é vasta, com isso, a instalação e funcionamento cada vez mais vem sendo expostos a ambientes e condições de operações impróprias sujeitando-os a diversas falhas incipientes. Ocorrência de falhas inesperadas na indústria resulta em transtornos e podem significar prejuízos, sejam estes financeiros, redução de horas homem produtivas proporcionadas por parada, além de uma redução de produtos produzidos. Neste contexto, a manutenção preditiva é uma possível aliada para a execução de um controle e acompanhamento nos motores de indução trifásicos, pois esta é uma metodologia programática e alinhada com métodos modernos de detecção e diagnósticos de falhas possibilitam que processos e equipamentos tenham uma maior disponibilidade, proporcionando que atinjam uma máxima eficiência, minimizando perdas de produção e acentuando a lucratividade. O objetivo deste trabalho é apresentar uma visão geral dos motores de indução trifásicos para operações industriais, de forma a identificar e evidenciar os pontos relevantes relacionados ao tema.
Publisher
Universidade Federal do Espirito Santo
Subject
General Materials Science
Reference26 articles.
1. ABNT. NBR 5462:1994, Confiabilidade e mantenabilidade.
2. Almeida, J. E. (2004). Motores Elétricos: Manutenção e Testes (3ª ed.). Editora Hemus.
3. Altoé, L., et al. (2017). Políticas públicas de incentivo à eficiência energética. Viçosa: Estudos avançados.
4. Amezquita-Sanchez, J., et al. (2017). Fractal dimension and fuzzy logic systems for broken rotor bar detection in induction motors at start-up and steady-state regimes. Measurement Science and Technology, 28(7).
5. Bukhsh, Z. A., et al. (2019). Predictive maintenance using tree-based classification techniques: A case of railway switches. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 101.