Monitoramento e diagnóstico automatizado de falhas em rolamentos de máquinas rotativas por análise espectral de sinais

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Poveda, Pedro Fernando
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: aquisição e processamento de sinais de vibração; estimativa da vida útil remanescente; experimental fault simulation; fault prediction; manutenção preditiva; predição de falhas; predictive maintenance; remaining useful life estimation; simulações experimentais de falhas; vibration signal acquisition and processing
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85133/tde-24102025-142139/

A manutenção preditiva, por meio do monitoramento regular da condição eletromecânica real, da eficiência e de outros indicadores das condições operacionais de máquinas e sistemas de processo, garante o maior intervalo possível entre reparos e reduz o número e o custo de interrupções não programadas causadas por falhas. Dessa forma, é relevante o desenvolvimento de metodologias eficientes e viáveis de serem implementadas em plantas industriais, a fim de possibilitar o controle e a previsibilidade das paradas para manutenção. Nesse contexto, pode-se empregar a \"Técnica do Envelope\", considerada referência em análise, diagnóstico e monitoramento de falhas em rolamentos, por meio da análise espectral de vibrações no domínio da frequência, baseada na propagação da amplitude dos sinais de vibração em frequências próximas à frequência natural do componente em análise. Neste trabalho, foi desenvolvida uma metodologia simples, eficiente e inovadora para simulações experimentais, monitoramento, diagnóstico, predição de falhas e estimativas da vida útil remanescente (RUL, do inglês Remaining Useful Life) de rolamentos em máquinas rotativas, com base em sinais de vibração provenientes de sensor instalado em uma planta experimental projetada e construída para esse fim, que reproduz a dinâmica de uma máquina rotativa em condições reais de operação. As simulações experimentais implementadas promoveram o aumento progressivo dos picos de vibração característicos da evolução de falhas, por meio de um novo método que consiste na aplicação dinâmica de cargas radiais de forma controlada. Os conjuntos de dados espectrais foram obtidos por meio de um sensor MPU6050, acoplado a uma placa Arduino Mega 2560, associada a um modelo desenvolvido no software Simulink, utilizado para a recepção dos sinais e geração de arquivos de dados em tempo real, com foco na predição da ocorrência da falha crítica (ou admissível). A predição do momento de falha e a estimativa da RUL foram realizadas por um método numérico simples, automatizado, utilizando aproximação sucessiva de funções, a partir da qual se obteve a função característica representativa da degradação do sistema. Foram realizadas medições em rolamentos de esferas em condição de integridade (sem falhas) e com falhas induzidas, sob diferentes níveis de carga radial aplicadas de forma discreta ou continuamente variada. A metodologia proposta demonstrou ser eficiente e de fácil implementação para os objetivos deste trabalho, além de viável para aplicações em ambientes industriais reais. As estimativas automatizadas da RUL apresentaram erros inferiores a 25%, e, em alguns casos, inferiores a 5%. Os resultados mais consistentes foram obtidos com taxas de aquisição superiores a 15 vezes a frequência natural (fn) do componente analisado. Os procedimentos desenvolvidos neste trabalho podem ser aplicados com eficiência em plantas industriais para a identificação antecipada da ocorrência de falhas críticas em rolamentos de equipamentos, com potencial para aplicações similares em outros componentes e sistemas, inclusive em plantas nucleares, com as devidas adaptações. A metodologia utilizada foi testada e validada com sucesso a partir de dados reais de vibração obtidos ao longo de cinco anos de operação da bomba de circulação de água do circuito primário de refrigeração do Reator IEA-R1, instalado no Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN).