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Title: Estimação inteligente da poluição de isolamentos elétricos baseada nos VECSE do ruído ultrassônico.
Other Titles: Intelligent estimation of electrical insulation pollution based on VECSE of ultrasonic noise.
???metadata.dc.creator???: FERREIRA, Tarso Vilela.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: COSTA, Edson Guedes da.
???metadata.dc.contributor.referee1???: LOPES, Ivan José da Silva.
???metadata.dc.contributor.referee2???: PISSOLATO FILHO, José.
???metadata.dc.contributor.referee3???: FARIAS, José Ewerton Pombo de.
???metadata.dc.contributor.referee4???: FREIRE, Raimundo Carlos Silvério.
Keywords: Isolamentos Elétricos;Estimação Inteligente da Poluição;Compressão Espectral;Vetores de Energia;Centróides das Sub-bandas Espectrais;Ultrassom;Redes Neurais Artificiais;Ruído Ultrassônico;Electrical Insulation;Intelligent Pollution Estimation;Spectral Compression;Energy Vectors;Centroids of Spectral Sub-bands;Ultrasound;Artificial Neural Networks;Ultrasonic Noise
Issue Date: Apr-2011
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: FERREIRA, Tarso Vilela. Estimação inteligente da poluição de isolamentos elétricos baseada nos VECSE do ruído ultrassônico. 2011. 134f. (Tese de Doutorado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2011.
???metadata.dc.description.resumo???: Este trabalho apresenta uma técnica de estimação da poluição de isolamentos elétricos baseada no ruído ultrassônico emitido pelos mesmos, quando conectados a eletrodos energizados. A fim de atingir tal objetivo, foram realizados ensaios em laboratório, durante os quais os ruídos ultrassônicos foram digitalmente registrados para estudo posterior da melhor forma de processamento e extração de atributos. Como conseqüência deste estudo, obteve-se o algoritmo dos Vetores de Energia dos Centróides das Sub-bandas Espectrais (VECSE), o qual pode ser entendido como uma compressão espectral capaz de selecionar as bandas de frequência mais significativas do ruído. Em seguida, o áudio processado e transformado em VECSE constituiu uma base de dados que serviu para alimentar uma Rede Neural Artificial, capaz de distinguir com notável exatidão um VECSE oriundo de um isolamento mais poluído de um VECSE oriundo de um isolamento menos poluído. Por fim, para validar a técnica em campo, foram realizadas campanhas de medição na subestação Campina Grande 2, da Companhia Hidrelétrica do São Francisco. Durante estas campanhas se registrou ruído ultrassônico oriundo de vários equipamentos elétricos expostos a vários graus de poluição natural, e o processamento baseado em VECSE e Redes Neurais Artificial foi novamente aplicado. Como resultado, obtiveram-se taxas de acertos geralmente acima de 80% por parte da Rede Neural Artificial.
Abstract: This work presents an electrical insulator pollution estimation technique based on the ultrasonic noise emitted by them, when connected to energized electrodes. In order to attain this objective, laboratory tests were performed, during which the ultrasonic noise was digitally registered for further study of the best processing and attribute extraction method. As a consequence of this study, the Spectral Sub-band Centroid Energy Vectors (SSCEV) algorithm was obtained, which can be understood as a spectral compression, capable of selecting the most significant frequency bands of the noise. Afterwards, the processed audio, changed into SSCEV, constituted a database which was fed to an Artificial Neural Network, capable of distinguishing with remarkable precision a SSCEV from a polluted insulator from a SSCEV from a less polluted insulator. Finally, in order to validate the technique in the field, measurement campaigns were performed in the substation Campina Grande II, of the São Francisco Hydroelectric Company. During these campaigns, ultrasonic noise from several electrical equipments, exposed to different natural pollution degrees, was obtained, and the processing, based on SSCEV and Artificial Neural Network was once again applied. As a result, success rates of over 80% were generally obtained by the Artificial Neural Network.
Keywords: Isolamentos Elétricos
Estimação Inteligente da Poluição
Compressão Espectral
Vetores de Energia
Centróides das Sub-bandas Espectrais
Ultrassom
Redes Neurais Artificiais
Ruído Ultrassônico
Electrical Insulation
Intelligent Pollution Estimation
Spectral Compression
Energy Vectors
Centroids of Spectral Sub-bands
Ultrasound
Artificial Neural Networks
Ultrasonic Noise
???metadata.dc.subject.cnpq???: Engenharia Elétrica
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9600
Appears in Collections:Doutorado em Engenharia Elétrica.

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