Quer melhorar o desempenho e aumentar a vida útil dos seus equipamentos industriais? A análise de vibrações pode ser uma ferramenta-chave para isso, além de ajudar a identificar quais ativos precisam de mais atenção da equipe de manutenção.
Analisar vibrações é um dos primeiros passos para antecipar e prevenir falhas, o objetivo final da manutenção preditiva. Para alcançá-lo, é necessário entender melhor a condição das máquinas e recolher dados sobre os padrões de atividade delas. Dessa forma, mantenedores conseguem evitar manutenções corretivas de emergência, quebras inesperadas e interrupções na produção.
Neste artigo, você verá como a análise de vibração detecta possíveis falhas, quais são suas vantagens e como implementar isso na sua planta industrial.
Como a análise de vibração detecta possíveis falhas?
Antes de aprender a analisar as vibrações, é importante entender como esses dados impactam a detecção e previsão de falhas em máquinas industriais.
Todos os ativos emitem um determinado espectro de vibração quando estão em funcionamento. Ele indica anomalias ou irregularidades nas vibrações daquele equipamento e seus componentes.
Quando identificamos padrões que indicam sintomas de falhas na máquina, sua análise nos permite verificar se essa vibração irregular está diretamente relacionada a algum defeito no equipamento. A partir do espectro, conseguimos avaliar as anomalias, garantindo a saúde e o bom funcionamento da máquina.
Confira abaixo uma análise espectral de vibração:
Parâmetros de análise das vibrações
Agora que você entendeu para que serve a análise, é hora de saber mais sobre o espectro de ondas e como detectar a causa da falha a partir das vibrações.
Para isso, é necessário conhecer as especificações de cada máquina, considerando aspectos de características geométricas e comportamento do equipamento - como o número de polos do motor, velocidade de rotação, número de dentes da engrenagem, entre outros. Confira o exemplo abaixo:
MOTOR X
- Número de polos: 4
- Rotação 60Hz: 3600 RPM
- Engrenagem A: 36 dentes / Engrenagem B: 72 dentes
- Temperatura máxima: 60 ºC
Após checar tais aspectos, é possível identificar padrões nos diagramas de vibração, que caracterizam problemas relacionados a anomalias na máquina. Sendo assim, podemos construir uma tabela-base para identificar as variações na vibração:
* Belt Pass Frequency: Frequência de passagem (ou da rotação) da correia
** Gear Mesh Frequency: Frequência de contato entre os dentes do engrenamento
Frequência: Opções
***BPFO - Ball Pass Frequency Outer: Frequência de falha do anel externo
BPFI - Ball Pass Frequency Inner: Frequência de falha do anel interno
**** Sendo N o número de elementos girantes
Tipos de análises coletadas
Já vimos como funciona o parâmetro de análise dos espectros de onda, mas você sabe como eles são obtidos? Primeiramente, note que existem 3 formas de medir essas ondas, sendo elas:
- Medidor de vibração de nível global sem filtro: são instrumentos capazes de medir o valor global da vibração em larga frequência;
- Medidor de vibração com análise de frequência com filtro: idêntico ao anterior, exceto pelo fato de que o nível medido por ele demonstra a vibração dos componentes mais importantes para serem monitorados;
- Análise de frequência: usado em casos onde a largura do filtro é muito estreita, o analisador de frequência é capaz de realizar uma Transformada de Fourier em um sinal aleatório, periódico ou transitório.
Vantagens da análise de vibrações
É possível prever quando será necessário realizar a manutenção antes que aconteça a quebra. Dessa forma, você aumenta a vida útil dos ativos e não gasta dinheiro com manutenções preventivas desnecessárias.
Além do aumento da eficiência e redução de custos da planta, existe também um aumento da competitividade e da lucratividade, pois a vibração anômala é tratada antes de o problema realmente acontecer.
Devo analisar a aceleração, velocidade ou deslocamento?
A maneira mais comum de realizar é medindo a aceleração ou a velocidade, que permitem examinar uma maior variedade de falhas.
Apesar disso, é importante mencionar que o deslocamento ou outras grandezas físicas também têm importância na análise, a depender do intervalo de frequências que sua sensibilidade engloba.
A velocidade é a mais indicada para analisar as frequências baixas e médias do espectro, enquanto a aceleração é mais sensível às frequências altas.
Normalmente utilizamos a velocidade para identificar falhas nas partes estruturais da máquina, como desbalanceamento, desalinhamento e folga mecânica. Por outro lado, é mais comum observarmos o espectro da aceleração para inferir sintomas de falhas em componentes, como engrenagens e rolamentos.
Uma abordagem interessante é utilizar a curva de aceleração como medição primária e, por meio dela, obter tanto a velocidade quanto o deslocamento, usando processos matemáticos como a integração numérica.
Isso possibilita a aplicação de diferentes tipos de análise se forem tomados os devidos cuidados, como o uso de filtros e a escolha apropriada da resolução e da frequência de amostragem.
Identifique falhas com análise de vibração em rolamentos
Como implementar?
Para coletar os dados e fazer a análise, é preciso realizar o monitoramento dos ativos. Existem dois principais métodos: o online e o offline.
No primeiro caso, a Inteligência Artificial e sensores IoT (Internet of Things) se aliam para coletar dados automaticamente em tempo real, sem precisar da presença do mantenedor. Já no offline, os sensores fazem um trabalho de coleta manual e dependem diretamente dos profissionais.
O impacto da inteligência artificial na precisão de sensores de vibração
A análise de vibração que vimos até aqui depende de um analista treinado lendo o espectro e comparando com referência. Funciona bem, mas tem um limite: a precisão diagnóstica fica em torno de 40 a 60%, dependendo do tipo de ativo.
O que muda quando há sensor de vibração com IA embarcada é a forma como o sinal vira diagnóstico.
Veja onde isso muda o jogo:
Threshold dinâmico por ativo. Modelo tradicional opera com limite fixo: RMS acima de X, alerta. O problema é que esse threshold não considera o comportamento normal específico do ativo. Um motor que opera com vibração intrinsecamente mais alta fica em alerta constante (falso positivo). Um motor intrinsecamente silencioso pode falhar dentro do threshold (falso negativo). IA aprende a linha de base individual de cada ativo nas primeiras semanas e ajusta o limite dinamicamente.
Diagnóstico no momento do alerta. Alerta genérico ("vibração acima do esperado") gera ruído. O alerta com IA chega com modo de falha provável (desbalanceamento, desalinhamento, folga, rolamento em estágio inicial), progressão estimada e ação sugerida. A equipe não precisa fazer todo o trabalho de interpretação para então decidir agir.
Cruzamento multivariável. Vibração isolada conta uma parte da história. Vibração cruzada com temperatura, RPM e contexto operacional conta a história completa. IA aplicada a sensor lê os quatro sinais simultaneamente, então sabe que vibração mais alta sob carga máxima é normal, mas a mesma vibração com carga reduzida não é.
Onde a precisão mais sobe. A diferença entre sensor com e sem IA é maior em três situações: ativos de velocidade variável (onde threshold fixo nunca funciona), falhas em estágio incipiente (que aparecem como pequenos desvios de padrão antes de cruzar qualquer limite absoluto) e plantas com mix grande de ativos (onde manter threshold customizado manualmente é inviável).
Na prática, a precisão diagnóstica de sensor de vibração com IA fica na faixa de 85 a 95% dependendo do modo de falha — diferença que muda o papel da análise de vibração: deixa de ser ferramenta de confirmação após sintoma percebido e vira hipótese de causa provável entregue antes da falha.
Como sair da análise de vibração manual e entrar na detecção contínua
A análise de vibração manual, executada por analista lendo o espectro contra referência, segue sendo trabalho técnico válido. O que ela não consegue é cobrir o parque inteiro de uma planta com cadência suficiente para antecipar falhas em estágio incipiente, especialmente quando o número de ativos críticos passa de 30 ou 40 pontos. Em algum momento da escala, ou a equipe contrata mais analistas, ou o programa migra para coleta contínua com IA embarcada.
O sensor da Tractian foi projetado para esse segundo caminho. A vibração opera de 0 a 64 kHz em modo HD, sem compressão, com até 196.608 linhas por eixo. Para análise espectral, isso significa que BPFO, BPFI e GMF aparecem separados no espectro mesmo em ativo com relação alta de redução.
Para o analista, o ganho prático é que o tempo deixa de ser consumido em coleta e separação manual de bandas laterais e passa a ser direcionado para os casos que efetivamente precisam de investigação.
A IA da plataforma compara o sinal coletado com um histórico de milhões de horas de máquina e manuais de fabricantes, classifica por severidade e pela criticidade do ativo, e entrega o alerta com causa provável e próximos passos.
Para os casos de alto impacto ou em equipe sem analista interno, a Análise Supervisionada da Tractian oferece segunda opinião de especialistas em vibração antes da intervenção, o que cobre a lacuna técnica que costuma travar programas de análise em planta com equipe enxuta.
Se a sua equipe está no limite da capacidade manual e o programa de análise de vibração já não acompanha o número de ativos críticos da operação, fale com um especialista da Tractian e veja como a transição da coleta manual para a coleta contínua se organiza, ativo por ativo.
