Rolamentos são elementos fundamentais em máquinas rotativas, utilizados em praticamente todos os tipos de processos produtivos industriais. Caso um componente apresente uma falha funcional em uma máquina crítica, a produção é interrompida e pode levar prejuízos milionários para as empresas.
A manutenção preditiva em equipamentos rotativos se torna extremamente atrativa, pois consegue predizer com antecedência quando um rolamento começará a apresentar defeitos, possibilitando uma intervenção para evitar a quebra.
Neste artigo, veremos como funciona a análise de vibração em rolamentos e como implementar as técnicas na manutenção.
Vibração em máquinas
Enquanto operam, todas as máquinas produzem vibrações que se propagam pelo equipamento. Ao longo do tempo esses efeitos causam a deterioração das partes e componentes. Isso é válido tanto para um compressor e uma peneira vibratória, quanto para o eixo de um motor.
O princípio da análise de vibração consiste em medir esses sinais oscilatórios e avaliá-los em busca de componentes irregulares de vibração que indicam defeitos nas máquinas.
Existem duas formas de visualizar esses sinais: no domínio do tempo e na frequência. Ambas as formas representam o mesmo sinal dinâmico, porém em pontos de vista diferentes.
Observando a vibração no domínio do tempo vemos uma forma de onda mostrando a vibração ocorrendo em cada instante, sua função principal é identificar eventos repetitivos como impactos e determinar sua taxa de repetição.
No entanto, não é uma boa forma de visualizar individualmente os efeitos de cada sinal. Para isso existe a análise de espectro na frequência.
Essa visualização mostra a amplitude dos sinais em todo o espectro, possibilitando analisar individualmente as amplitudes de cada frequência.
Analisando os espectros de vibração podemos identificar defeitos nos equipamentos pois eles apresentam assinaturas espectrais próprias.
Dessa forma, é possível detectar falhas mecânicas clássicas como desalinhamento, desbalanceamento, folgas, excentricidade e falta de lubrificação.
Evolução dos defeitos em rolamentos
Defeitos em rolamentos tipicamente evoluem com certa lentidão e emitem sinais com bastante antecedência da falha funcional onde pode ocorrer o travamento ou a ruptura dos componentes. Veja:
Saiba como identificar as causas de falhas em rolamentos
Devido a essa evolução do desgaste ao longo da vida útil dos componentes, é possível classificá-los nos 4 estágios de falha de rolamentos.
1° Estágio
O primeiro estágio é considerado de operação normal do componente, porém já é possível observar os primeiros indícios do início de desgaste, com o aparecimento de pequenas cavidades nas pistas, mas ainda muito leves, de forma que não afetam a sua operação.
Analisando o espectro, observa-se apenas as frequências nominais de operação dos rolamentos.
2° Estágio
No segundo estágio, o desgaste começa a ser perceptível no espectro e aparecem picos na faixa de 500 a 2 kHz, em caso de máquinas críticas. O reparo nesse estágio já é recomendado.
3° Estágio
No terceiro estágio se destacam o aparecimento das frequências características de falha de rolamentos e o aumento da deterioração das demais frequências. Nesse estágio, recomenda-se a troca do componente para todas os equipamentos.
4° Estágio
O último estágio aparece no final da vida útil do rolamento, com nível de ruído elevado em todas as frequências e consequentemente uma alta chance de falha funcional. Jamais deve ser permitido que os rolamentos cheguem nesse estágio.
Frequências características de defeitos em rolamento
Existem frequências que são relacionadas com defeitos típicos nas partes que compõem os rolamentos.
Quando um elemento entra em contato com uma superfície com defeito, é provocado um impulso que excita ressonâncias no rolamento e que decaem devido ao amortecimento.
Estes impulsos irão ocorrer periodicamente com uma frequência que é determinada pela localização do defeito, sendo ele nas pistas, nos elementos girantes ou na gaiola.
Essas frequências são assíncronas, ou seja, não múltiplas inteiras da velocidade de rotação do eixo. Dessa forma, precisam ser calculadas em função dos parâmetros do rolamento.
Com esses parâmetros é possível determinar as frequências características de falha de qualquer rolamento.
Frequência de defeitos nas pistas (BPFO e BPFI)
Cada vez que um dos elementos rolantes passa sobre uma cavidade em uma das pistas, é emitido o impulso na frequências conhecidas como BPFO e BPFI.
Elas são determinadas pelas fórmulas acima e correspondem ao número de elementos que passam em um determinado ponto a cada volta do eixo.
Frequência de defeitos nas esferas (BSF)
Caso tenha um defeito em um elemento girante, como uma trinca ou desgaste, irá gerar picos de frequência de rotação chamada de BSF.
Ela corresponde ao número de voltas que o elemento faz toda vez que o eixo completa uma volta.
Frequência de defeitos na gaiola (FTF)
Defeitos de gaiolas são determinados pela fórmula também chamada de FTF, ela corresponde ao número de voltas que a gaiola realiza a cada volta do eixo.
Quando a gaiola quebra em lugares suficientes para permitir a movimentação das esferas, irão aparecer várias frequências no espectro com um alto nível de ruído, então quando esses sinais aparecem a quebra já é iminente.
Então ao realizar a análise espectral, é avaliado a presença de picos que se alinhem com as frequências características de defeitos, na imagem abaixo vemos um pico alinhado perfeitamente com a frequência de BPFO.
Prosseguindo a análise, é avaliado as frequências múltiplas da BPFO e observa-se que os picos se alinham com os picos indicando um forte indício de defeito na pista externa do rolamento.
Implementando a análise de vibrações em rolamentos
As análises de vibrações são uma ótima estratégia para identificar falhas nos rolamentos e evitar falhas funcionais, porém só atingem o seu real potencial quando são implementadas de forma eficaz na rotina das equipes de manutenção industrial.
Existem duas maneiras de realizar as inspeções nos rolamentos, offline e online.
Coletas de vibração offline e online: descubra as diferenças
As coletas offline são feitas por um técnico especializado que se desloca até o ativo e utiliza o coletor manual para medir a vibração na máquina. A coleta de dados é realizada em intervalos estabelecidos em rotas de inspeção e pode ser um processo bastante demorado, principalmente para ativos de difícil acesso dentro das plantas industriais.
Já as coletas online são feitas com sensores acoplados aos ativos que monitoram continuamente as máquinas durante a operação. Os sensores medem as vibrações em tempo real sem exigir deslocamento, tempo ou esforço dos técnicos.
Envia os dados para uma plataforma que analisa as informações e detecta automaticamente os padrões de falhas de rolamentos.
Um exemplo de sensor de monitoramento online é o Smart Trac da TRACTIAN, que monitora mais de 100 tipos de ativos e detecta mais de 70 modos de falhas em máquinas como desgaste, falta de lubrificação e desalinhamento.
Funciona assim: o sensor é acoplado ao ativo em até 3 minutos e, por meio da tecnologia IoT, começa a coletar dados de vibração, temperatura e horímetro automaticamente para aprender as condições de comportamento da máquina e antecipar falhas enquanto ainda estão no estágio inicial.
Quando aplicamos o Smart Trac a rolamentos, por exemplo, é a mesma lógica. Instalar o sensor ao ativo e cadastrar o componente na plataforma. Depois, basta selecionar código do rolamento no catálogo para automaticamente preencher os parâmetros e identificar as frequências características de defeito nos gráficos de análise.
Mas não para por aí. O que diferencia o monitoramento online da TRACTIAN de outras tecnologias do mercado é a capacidade de não apenas dizer quando algo está errado na máquina, como também fornecer análises precisas e alertas assertivos com prescrições e rotas de solução, para que a equipe de manutenção saiba exatamente como agir.
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Referências bibliográficas
[1] ALMEIDA, F. R. Análises Estatísticas e Reconhecimento de Padrão Aplicados em Diagnosticos de Defeitos em Rolamentos Através da Análise de Vibração. 2007.
[2] BAILLIE, D., & MATHEW, J. Diagnosing rolling element bearing faults with artificial neural networks. Disponível em <http://www.acoustics.asn.au/journal/Vol22No3.pdf>. Acesso em: 27 mar. 2011.
[3] EMERSON, Process Management. Análise de Vibrações Nível I. Apostila do Curso de Análise de Vibrações da CSI means Reliability. 2006.
[4] KARDEC, Alan; NASCIF, Júlio. Manutenção: função estratégica. 3. ed. Rio de Janeiro: Qualitymark: Petrobras, 2009.
[5] MCFADDEN, P. D. and Smith, J. D., Vibration Monitoring of Rolling Element Bearings by High Frequency Resonance Technique a Review, Tribology International , Vol. 17(1), pp. 3-10, 1984.
[6] PONCI, L. P.; CUNHA, P. M. R. Previsão de Falha de Rolamentos por Análise Espectral e de Envelope. 2005.
