Uso de inteligência artificial para desenvolvimento de algoritmo de previsão de falhas para motores de indução trifásicos

uma revisão sistemática de literatura

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47385/cadunifoa.v20.n55.5536

Palavras-chave:

Detecção de Falhas, Motor de Indução Trifásico, Inteligência Artificial, Redes Neurais Artificiais

Resumo

A redução de custos operacionais e o aumento da eficiência são cruciais para garantir a competitividade na indústria automobilística. Um controle rigoroso dos motores de indução trifásicos é essencial para manter a produção ininterrupta e minimizar o tempo de inatividade causado por falhas. Nesse cenário, a Inteligência Artificial se destaca como uma ferramenta poderosa para o desenvolvimento de algoritmos de previsão de falhas em motores de indução trifásicos. Para compreender as tendências atuais nesse campo, este artigo propõe uma revisão bibliográfica sistemática, visando obter uma visão abrangente do que já foi explorado e identificar lacunas de conhecimento nessa área. Os resultados destacaram oito artigos que enfatizam o uso de Redes Neurais Artificiais para detecção de falhas em motores de indução trifásicos.

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Biografia do Autor

Lizandra dos Santos Alves, Centro Universi´tário de Volta Redonda

Estudante de Engenharia Elétrica

Caroline dos Reis Rossi Fernandes, Centro Universitário de Volta Redonda

Estudante de Engenharia Elétrica

Julia Gabriel Vicente, Centro Universitário de Volta Redonda

Estudante de Engenharia Elétrica

Italo Pinto Rodrigues, Centro Universitário de Volta Redonda

Doutor em Engenharia e Tecnologia Espaciais pelo INPE, com ênfase em otimização multiobjetivo e multidisciplinar e inteligência artificial aplicada a simuladores de satélite. Durante o mestrado, também no INPE, concentrou-se na modelagem, simulação e verificação de sistemas espaciais. Graduado em Engenharia Elétrica pelo UniFOA, possui experiência prática adquirida durante estágio na Companhia Siderúrgica Nacional, focando em manutenção elétrica e automação. Atuou como bolsista PCI no desenvolvimento de simuladores para os satélites CBERS-4 e Amazônia 1, liderando a especificação de modelos elétrico-comportamentais e sua implementação em XML. Trabalhou como pesquisador no Instituto de Tecnologia Edson Mororó Moura, explorando acumuladores de energia avançados. Desde 2022, integra o corpo docente dos cursos de Engenharia do UniFOA, contribuindo com sua ampla experiência acadêmica e profissional.

Aloano Regio de Almeida Pereira, Centro Universitário de Volta Redonda

Engenheiro Eletricista

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Publicado

14-04-2025

Como Citar

ALVES, Lizandra dos Santos; FERNANDES, Caroline dos Reis Rossi; VICENTE, Julia Gabriel; RODRIGUES, Italo Pinto; PEREIRA, Aloano Regio de Almeida. Uso de inteligência artificial para desenvolvimento de algoritmo de previsão de falhas para motores de indução trifásicos: uma revisão sistemática de literatura. Cadernos UniFOA, Volta Redonda, v. 20, n. 55, p. 1–12, 2025. DOI: 10.47385/cadunifoa.v20.n55.5536. Disponível em: https://unifoa.emnuvens.com.br/cadernos/article/view/5536. Acesso em: 15 abr. 2025.

Edição

Seção

Tecnologia e Engenharias

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