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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/33632
Tipo: Tese
Título: Diagnóstico de falhas em ar-condicionado tipo split por meio da análise do caos no sinal da corrente elétrica
Autor(es): Oliveira, Anderson Carlos de
Primeiro Orientador: Lima Filho, Abel Cavalcante
Resumo: Com a evolução tecnológica nas últimas décadas, principalmente em relação às técnicas computacionais para processamento de dados, vêm se ampliando os estudos para detecção e diagnóstico de falhas (DDF) nos equipamentos, por meio da manutenção preditiva. Existe uma procura cada vez maior para a instalação de equipamentos de climatização artificial, principalmente para ar-condicionado tipo split, o qual representa aproximadamente 72% dos aparelhos de climatização instalados no Brasil. Sendo assim, esta pesquisa tem como objetivo desenvolver um método não invasivo para a DDF em equipamentos de ar-condicionado tipo split, por meio da análise do sinal da corrente elétrica, realizando uma abordagem através da variável caótica densidade de máximos (SAC-DM). Com o método aplicado, foi possível diagnosticar falhas simples e simultâneas geradas neste tipo de equipamento, como incrustação na entrada de ar do evaporador, incrustação na entrada de ar do condensador, incrustação no filtro de ar e degradação do capacitor do compressor, assim como também compará-lo com um método de diagnóstico de falhas convencional para máquinas rotativas, a transformada rápida de Fourier (FFT). Os resultados mostraram que com a aplicação do SAC-DM foi possível obter uma acurácia de 100% na DDF para falhas simples, enquanto que para falhas simultâneas obteve-se uma acurácia entre 96,55% e 100% na detecção e entre 82,76% e 100% no diagnóstico de falhas, no cenário avaliado.
Abstract: Due to technological evolution in the last decades, especially in relation to computational techniques for data processing, studies have been expanding for the fault detection and diagnosis (FDD) in equipment in the predictive maintenance field. There is an increasing demand for the installation of artificial air conditioning, mainly for type-split equipment, which represents approximately 72% of the air conditioner units installed in Brazil. Therefore, this research aims to develop a non-invasive method for FDD in split air conditioner equipment through the analysis of the electric current signal, performing an approach through the chaotic variable maximum density (SAC-DM). With the method applied, it was possible to diagnose generated faults in this type of equipment, such as fouling in the evaporator air inlet, fouling in the condenser air inlet, fouling in the air filter and degradation of the compressor capacitor, as well as comparing it with a conventional fault diagnosis method for rotating machines, the fast Fourier transform (FFT). The results showed that with the application of SAC-DM it was possible to obtain an accuracy of 100% in the FDD for single faults, while for simultaneous faults was obtained an accuracy between 96.55% and 100% for detection and between 82.76% and 100% for fault diagnosis, in the scenario evaluated.
Palavras-chave: Ar-condicionado
Diagnóstico de falhas
Sinais elétricos
SAC-DM
Fault diagnosis
Air conditioner
Electrical signals
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Engenharia Mecânica
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
Tipo de Acesso: Acesso aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/33632
Data do documento: 18-Set-2024
Aparece nas coleções:Centro de Tecnologia (CT) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica

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