Emprego da transformada de Wavelet na detecção de falhas em rolamentos
Vértices (Campos dos Goitacazes)
Emprego da transformada de Wavelet na detecção de falhas em rolamentos
Autor Correspondente: Rômulo de Andrade Reis | [email protected]
Palavras-chave: Manutenção preditiva, Detecção de falhas, Rolamentos, Transformada de Wavelet
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
As falhas em rolamentos são muito comuns em vários segmentos industriais. O monitoramento do estado de funcionamento através de técnicas preditivas é imprescindível para evitar que as falhas inesperadas ocorram. Dessa forma é possível aumentar a disponibilidade do equipamento dentro da planta industrial. Um dos parâmetros de monitoramento mais relevantes para avaliar a condição de trabalho de um equipamento é analisar o seu modo de vibração. Entretanto, os sinais de vibração provenientes de defeitos em rolamentos são de natureza transiente, não sendo bem averiguados pelas técnicas de análises convencionais. O objetivo deste trabalho consiste em apresentar um estudo da Transformada de Wavelet, técnica recente e promissora para detecção de falhas em rolamentos, demonstrando as suas vantagens e limitações utilizando o software Matlab. Os defeitos foram inseridos em diferentes rolamentos, montados numa banca de teste. Os resultados revelam a potencialidade e viabilidade da Transformada de Wavelet, podendo ser incluída em programas de Manutenção Preditiva.
Resumo Inglês:
Faults in bearing are very common in various industrial segments. Monitoring its operating status through predictive techniques is essential to prevent unexpected failures. Thus, it is possible to increase the availability of the equipment inside the plant. Vibration Analysis is one of the most relevant monitoring parameters to assess the working condition of the equipment. However, the vibration signals from defects in bearings are of transient nature, therefore not being well analyzed by conventional analysis techniques. The purpose of this research is to present a study of the Wavelet Transform, a recent promising technique to detect bearing faults demonstrating its advantages and limitations using Matlab software. The defects were inserted in three different bearings mounted on an experimental bench. Results show the capability and feasibility of the Wavelet Transform, and its potential to be included in predictive maintenance programs.
