Análise de Vibração: Guia Completo [2024]

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.

No texto a seguir, você vai aprender mais sobre:

• Como a análise de vibração detecta possíveis falhas?
• Parâmetros de análise das vibrações
• Tipos de análises coletadas
• Vantagens da análise de vibrações
• Devo analisar a aceleração, velocidade ou deslocamento?
• Como implementar?

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.

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.

Com as novas tendências da tecnologia, a coleta de dados feita por sensores automáticos está se tornando cada vez mais acessível e lucrativa para as empresas interessadas em melhorar o setor da manutenção.

Sensores IoT como o Smart Trac da TRACTIAN, por exemplo, que é triaxial, podem ser posicionados em pontos estratégicos, de acordo com a linha do eixo principal, que varia de acordo com a categoria da máquina.

No caso dos dados de vibração, o Smart Trac coleta em três eixos: radial, horizontal e vertical. Além disso, realiza o recolhimento dos dados a cada 5 minutos, entre 0 e 32kHz, com forma de onda completa e espectro de frequência.

Utilizando machine learning (aprendizado de máquina) e estatística, fazem uma avaliação completa da saúde e comportamento do ativo sem precisar de coletas in loco pelos profissionais da manutenção. A partir do momento de instalação — que no caso da TRACTIAN, leva cerca de 3 minutos com o sistema de plug & play — passam a transformar as vibrações em sinais elétricos que são encaminhados para aparelhos que os registram.

Em seguida, os dados coletados e registrados são analisados por um profissional capacitado com o auxílio de uma inteligência artificial que avalia a saúde do ativo. Prático, não?

A plataforma mencionada faz a gestão completa dos ativos após a coleta de dados realizada pelos sensores. Interpreta dados, gera insights e envia alertas de alterações nos indicadores e falhas potenciais, por exemplo. Ao permitir que os mantenedores tenham acesso aos dados e análises em tempo real, de qualquer lugar, ela evita reparos emergenciais e aumenta a lucratividade da empresa.

Usando como exemplo um alerta recebido pela Ahlstrom Munksjö, multinacional no ramo de materiais com base em fibra, a importância da plataforma fica evidente. 

O objetivo da empresa era melhorar o fluxo de manutenção para evitar falhas nos equipamentos e paradas na produção. Para isso, instalou mais de 100 sensores Smart Trac, que fazem o monitoramento das máquinas remotamente e passaram a receber alertas em tempo real.

Assim, conseguiram identificar uma anomalia de vibração em dois motores que apresentaram falhas em rolamentos e fixação errada. O sensor captou a alteração e a plataforma emitiu um insight à equipe de vibração, que rapidamente agiu antes que acontecesse um problema mais grave. Confira o alerta abaixo:

O time de manutenção da Ahlstrom Munksjö conseguiu trocar o rolamento evitando o downtime de duas máquinas e, por consequência, a interrupção na produção. 

Plataforma e sensores se tornam um sistema preditivo completo quando combinados ao software CMMS TracOs™, que centraliza rotinas de uma equipe inteira de manutenção e automatiza processos. 

Focado nas Ordens de Serviço, a ferramenta designa responsáveis, reúne dados de equipamentos, ferramentas, materiais e acompanha o status das OS, com notificações a cada atualização, tudo a partir de um único lugar. Os dados ainda podem ser acessados via aplicativo — o chamado TRACTIAN App — ou navegador em computadores, celulares ou tablets.

O investimento em análises de vibração e, consequentemente, em manutenção preditiva é extremamente importante para que o setor se antecipe e não seja pego de surpresa por falhas repentinas prejudiciais à operação.

Ao reduzir a frequência dessas falhas, diminuímos também o tempo de inatividade e reposição de equipamentos e, é claro, os prejuízos de tempo e recursos. O objetivo da TRACTIAN é justamente esse: fornecer tecnologia de qualidade para otimizar rotinas das equipes de manutenção e ajudar os mantenedores a se tornarem os melhores da categoria.

Quer saber mais sobre o sistema preditivo da TRACTIAN?