MONITORAMENTO EM TEMPO REAL DA QUALIDADE DE SINAIS DE VIBRAÇÕES, UTILIZANDO LÓGICA FUZZY
Tatiana Meola1; Marcus Antonio Viana Duarte1
1 Universidade Federal de Uberlândia
Resumo
Com o aumento cada vez mais competitivo no mercado, torna-se necessário otimizar e melhorar os processos de fabricação e a qualidade dos produtos, investindo em novas tecnologias. Através da adoção de técnicas preditivas, é possível antecipadamente detectar e diagnosticar defeitos em desenvolvimento nos equipamentos industriais antes da quebra destes, propiciando a programação pontual das intervenções de manutenção. Associando as técnicas de medições de vibração aos recursos da Internet, obtém-se uma combinação significativa para o controle de integridade dos equipamentos em tempo real, e, por conseguinte, realização da manutenção preditiva. Porém, para a execução desta via monitoramento de vibrações, on line, é necessário observar a integridade do sinal medido, ou seja, verificando se o sensor de vibração está colocado no seu devido lugar, se um cabo encontra-se em perfeita condição de operação, se a instrumentação está ligada ou não e demais problemas relacionados com processos de medições. Consequentemente, para superar tais problemas, serão estudadas, neste trabalho, técnicas que envolvam o raciocínio aproximado, tais como sistemas de inferência fuzzy e redes neurais artificiais. Ambas as técnicas foram aplicadas em uma bancada experimental composta por cinco mancais de rolamento (três centrais e dois de apoio) e um motor elétrico. Monitoraram-se apenas os mancais de apoio (autocompensadores) para verificação da qualidade do sinal. Utilizando-se um Teste de Hipótese Nula para comparação de médias, e análises de gráficos Boxplot, foi realizada uma análise de sensibilidade para filtrar 22 parâmetros de vibração escolhidos como sintomas de qualidade de sinal. Após a seleção dos cinco parâmetros mais sensíveis para cada mancal, os mesmos foram utilizados num Sistema de Inferência Fuzzy, o qual se mostrou apto a classificar os sinais coletados para teste (≈100% de acerto).
Palavras-chave: Monitoramento on line; Qualidade de sinais de vibração; Lógica Fuzzy; Manutenção Preditiva