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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28109

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorAQUINO, Ronaldo Ribeiro Barbosa de-
dc.contributor.authorSANTOS, Gustavo Maciel dos-
dc.date.accessioned2018-12-07T17:50:33Z-
dc.date.available2018-12-07T17:50:33Z-
dc.date.issued2017-08-30-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28109-
dc.description.abstractA análise dos gases dissolvidos no óleo isolante em transformadores de potência refrigerados a óleo é uma técnica bastante difundida para detecção de falhas incipientes. Contudo, esta técnica envolve procedimentos de segurança para a coleta das amostras de óleo, prazos de resposta dos laboratórios e em alguns casos há a necessidade de se retirar o transformador de operação. Retirar um transformador de operação em determinadas situações pode se tornar muito onerosa, pois há ambientes de produção que devem funcionar ininterruptamente e paradas como esta representam perda financeira. Termografia Infravermelha é uma técnica não destrutiva de medição de temperatura comumente utilizada para detectar anomalias e predizer possíveis falhas sem interromper a operação do sistema. Este trabalho apresenta estudos com o uso da medição infravermelha de temperatura para detectar falhas incipientes no transformador baseada na Análise dos Gases Dissolvidos no Óleo Isolante. A metodologia desse estudo apresenta o uso sistemas inteligentes para analisar as temperaturas faciais do transformador e detectar falhas incipientes. Os resultados obtidos neste trabalho apresentam 86% e 83% de acertos de classificação utilizando Redes Neurais Artificiais e Lógica Fuzzy, respectivamente.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia Elétricapt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectLógica fuzzypt_BR
dc.subjectAnálise de gases dissolvidospt_BR
dc.subjectTransformadorpt_BR
dc.subjectInfravermelhopt_BR
dc.titleTermografia e inteligência artificial na detecção de falhas em transformadorespt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coLIRA, Milde Maria da Silva-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9281109196588128pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0731639653204720pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia Eletricapt_BR
dc.description.abstractxDissolved Gas Analysis of insulating oil in refrigerated power transformer oil is a widespread technique for detecting incipient faults. However, this technique involves safety procedures for the collection of oil samples, laboratory response time and, in some cases, removing the transformer from operation. Removing a transformer from operation in certain situations can become very costly as there are production environments that must run uninterrupted so that stoppages such as this represent financial loss. Infrared Thermography is a non-destructive temperature measurement technique commonly used to detect anomalies and predict possible faults without disrupting system operation. This paper presents studies based on the use of infrared temperature measurement to detect incipient faults in transformers through Dissolved Gas Analysis of the insulating oil. This study’s methodology uses intelligent systems to analyse transformer face temperatures and detect incipient faults. The results obtained in this work present 86 and 83% of classification correctness using Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic, respectively.pt_BR
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