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CLASSIFICAÇÃO DE CONDIÇÕES DE BALANCEAMENTO DE TENSÃO EM UM MOTOR ELÉTRICO DE INDUÇÃO TRIFÁSICO;
Joaquim Osterwald Frota Moura Filho, Marcelo Estevão da Silva, Joan Kennedy Caetano Parente, Flaviane Alves Araújo, Márcio André Baima Amora;
Os Motores de Indução Trifásicos (MITs) são peças fundamentais, pois são os
principais responsáveis por realizar o processo de trabalho mecânico na indústria. No Brasil,
eles são responsáveis por consumir mais da metade de toda a energia destinada ao setor
industrial. Desta forma, qualquer falha de operação em motores deste tipo se reflete em
perdas energéticas, econômicas e ambientais. Dentre as falhas mais comuns, está o
desbalanceamento das tensões de alimentação, que pode causar perda total da máquina
dependendo da magnitude de desbalanceamento. O presente artigo expõe um método de
classificação de condições de tensão de alimentação balanceadas e desbalanceadas em um
motor elétrico de indução trifásico utilizando uma árvore de decisão (Decision Tree - DT).
Para tal, usou-se um banco de dados com variáveis mecânicas e elétricas relativas a
operação balanceada e desbalanceada do motor, divididos em classes de diferentes níveis de
desbalanceamento de acordo com a National Electrical Manufactures Association (NEMA).
Assim, realizou-se as simulações da árvore de decisão onde obteve-se uma acurácia superior
a 95%, reforçando a aplicabilidade desta técnica de Machine Learning (ML) na classificação
de fenômenos desta natureza.
Árvore de Decisão, Machine Learning, Desbalanceamento de tensão, Motor de Indução Trifásico.
