Uma Metodologia para detectar Falhas Incipientes - LaPSI

Uma Metodologia para detectar Falhas Incipientes
em Máquinas Rotativas baseada em
Análise de Vibração e Lógica Fuzzy
por: MARÇAL, Rui Francisco Martins , M. Sc. (doutorando)
[email protected]
Orientador: Prof. Dr. Altamiro Amdeu Susin
RESUMO (tese em andamento)
Este trabalho apresenta um método para detectar falhas no funcionamento de
máquinas rotativas baseado em alterações no padrão de vibração do sistema e no
diagnóstico da condição de operação, por Lógica Fuzzy. As modificações ocorridas são
analisadas e servem como parâmetros para predizer falhas incipientes bem como a evolução
destas na condição de operação, possibilitando tarefas de manutenção preditiva.
Utiliza-se uma estrutura mecânica denominada de Sistema Rotativo (figura 1),
apropriada para as inserções das falhas. O sistema é composto de um motor alimentado em
127 Vac com rotação nominal de 1800 rpm. Impulsiona-se um eixo_volante sustentado em
mancais com buchas de bronze fosforoso usando-se polias e correia. A relação entre as
polias é de 1.3, o que faz com que os eixos, o do motor e o eixo_volante, rotacionem em
freqüências diferentes, posssibilitando a identificação de cada um no espectrograma.
Faz-se a aquisição de dados de vibração da máquina usando-se um acelerômetro em
chip biaxial de baixa potência. Tem-se na saída do acelerômetro (eixos x e y) um sinal
digital cuja informação da aceleração é o tempo de duração de um sinal duty cycle. As
saídas são lidas diretamente por um contador microprocessador não requerendo um
conversor A/D.
Um sistema de desenvolvimento para processamento digital de sinais, baseado no
microprocessador TMS320C25, o Psi25, é empregado na aquisição dos sinais de vibração
do Sistema Rotativo. O sistema Psi25 permite a aquisição de sinais acima de 18 Hz. Um
conector de interface permite a conexão com a placa microprocessadora, sendo acessível
pela abertura de um slot do microcomputador. Um programa compilado em C, comanda o
início e o fim da aquisição dos dados de aceleração e a gravação de arquivos *.dat.
Os arquivos *.dat são processados através da ferramenta matemática computacional
Matlab 5. A análise no domínio freqüência é possível com a utilização do programa
SPTOOL, que permite dentre outras facilidades o enjanelamento da faixa de freqüência
pretendida. Tem-se que, quaisquer modificações ocorridas devido a desbalanceamento,
desalinhamento, jogo excessivo, falta de rigidez, acoplamento defeituoso, correias frouxas
ou gastas, eixos deformados, desajustes, etc, alterará a amplitude da vibração na freqüência
de rotação do sistema rotativo em questão.[9]
Para se estabelecer o padrão de vibração, denominado assinatura espectral do
Sistema Rotativo (figura 2), adquire-se 10 arquivos (figura 3), os quais, uma função
desenvolvida em C encontra a média (figura 4). Desta forma, considera-se as possíveis
variações que possam ocorrer em um regime constante de funcionamento e até mesmo no
desligar e religar o sistema para a inserção das falhas.
Uma das dificuldades em detecção de falhas em motores é a alta dimensibilidade do
motores.
Existem muitas variáveis que podem afetar o processo de detecção de falhas, tais
como: condições de carga, efeitos de saturação, condições de operação imprevisível, ruídos
de linha e efeitos de temperatura, os quais podem resultar em milhares de hipóteses pelas
diferentes possibilidades de combinações destas variáveis.[2]
As falhas inseridas nesta etapa são desbalanceamentos no eixo_volante através da
inserção de elementos desbalanceadores. A relação de massa entre o volante e o menor
elemento desbalanceador é de 1:1000. As demais relações são estabelecidas segundo um
critério adotado de classificação para as variáveis lingüísticas empregadas no sistema
especialista Lógica Fuzzy.
Tomando-se como alusão o conhecimento de especialistas no que se refere a
situações normais de funcionamento e conseqüências danosas utilizam-se elementos de
diferentes massas para as classificações fuzzy: bal_normal; unbal e unbal_critic, para
simular e diagnosticar o estado de funcionamento do sistema.
São considerados, como parâmetros para a diferenciação e tomada de decisão no
diagnóstico do estado de funcionamento pelo sistema especialista, a freqüência de rotação
do eixo_volante e as amplitudes de vibração inerentes a cada simulação.
A análise da condição de funcionamento de máquinas rotativas e a detecção de
falhas incipientes requerem uma interpretação heurística de dados, que vem a ser uma
qualidade e habilidade humana. Esta interpretação torna-se possível por Lógica Fuzzy, pois
análises qualitativas se encaixam dentro do conceito Fuzzy.
elemento
desbalanceador
eixo_volante
polias
acelerômetro
Psi25
Figura 1 - O Sistema Rotativo
Figura 2 - Padrão de vibração
do Sistema Rotativo
Figura 3 - Espectrograma
com o conjunto
de 10 aquisições
Figura 4 - Espectrograma
com amédia
de 10 aquisições
A
bal_normal
0.5f0
f0
1.5f0
2f0
2.5f0
3f0
Freqúência
de rotação
do eixo
0%
.1 %
undesb_critic
.5 %
m_elem / m_wheel
Figura 6 - Condição de operação
variáveis Fuzzy
Figura 5 - Frequência de rotação
variáveis Fuzzy
bal_normal
undesb
undesb
undesb_critic
Amplitude
Figura 7 - Amplitude
variáveis Fuzzy
Referências bibliográficas:
[1] BORCHARDT, I. G.; SUSIN, A. A. e BRITO, R. M.; Uma Taxonomia para a instrumentação. In: III
CINISA, São Paulo, dezembro 1995.
[2] CHOW, M. Y.; Methodologies of using neural network and fuzzy logic technologies for motor
incipient fault detection. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. Singapore, 1997.
[3] DOEBELIN, E. D.; Measurement Systems Apllication and Design. Fourth Editon. McGraw Hill, New
York, 1990.
[4] GERGES, S. N. Y. e LIMA, N. N. C.; Análise de vibrações para diagnóstico de falhas em
engrenagens. Artigo técnico, Laboratório de Vibrações e Acústica, Departamento de Engenharia
Mecânica da UFSC, Florianópolis, SC., Manutenção, pp. 18-22, julho de 1987.
[5] MECHEFSKE, C. K.; Machine Condition Monitoring: Part 1 - Optimum Vibration Signal Lengths.
British journal of NDT, vol. 35, n0 9, pp. 503-507, setembro de 1993.
[6] MECHEFSKE, C. K.; Machine Condition Monitoring: Part 2 - The Effects of Noise in the Vibration
signal. British journal of NDT, vol. 35, n0 10, pp. 574-579, outubro de 1993.
[7] RITTER, M. A.; Análise Vibracional Aplicada ao Monitoramento de Máquinas Rotativas. Trabalho
final de Graduação em Eng. Mecânica UFRGS, Porto Alegre, agosto/96
[8] VARGA, G.; LIPOVSZKY, G. and SÓLYOMVÁRI, K.; Vibration Testing of Machines and Their
Maintenance. Ed. Elsevier, Amsterdam, 1990.
[9] YA’CUBSOHN, R. V.; El Diagnostico de fallas por analisis vibratorio. Editora Die Techik Ltda. São
Paulo, 1983.