Análise De Defeitos No Rolamento Em Um Motor De Indução Trifásico Utilizando a Emissão Acústica

Abstract

Os motores de indução trifásicos (MIT) são responsáveis por 90% da fonte primária de energia mecânica que é utilizada nas indústrias. Para garantir o desempenho desejado destes equipamentos, sem que haja interrupções na linha de produção, faz-se necessária a elaboração e a implementação de um plano de manutenção. Dentre as práticas de manutenção, ressalta-se a manutenção preditiva, que é de suma importância para otimizar os processos industriais e poupar custos operacionais. Para viabilizar este tipo de manutenção em motores de indução trifásico (MIT), é necessária a utilização de um sensor para aferir uma grandeza física e realizar a predição. Neste trabalho foi proposto a utilização de um sensor alternativo (microfone) para detectar falhas na pista interna e na pista externa de um rolamento. Com esta técnica alternativa é possível realizar o diagnostico sem qualquer tipo de contato físico com o motor, tornando viável a utilização de um único dispositivo para diversos motores. A execução do processamento do áudio é realizada de forma sequencial e automática. Com isto, para diagnosticar o rolamento, o usuário tem a função única de iniciar o sistema e aguardar o resultado. Para identificar o tipo do defeito, dentre os estudados, foi utilizada uma Rede Neural Convolucional (RNC), que ao final do treinamento, obteve uma acurácia de 93,02%.