Programa de manutenção preditiva: Implementação do ESA – Parte II

Este é um seguimento do artigo que foi publicado na edição de dezembro/janeiro de 2012 da Uptime.

Resumo

Esta é a segunda parte de uma série de artigos sobre a utilização da análise da assinatura eléctrica (ESA) para melhorar a fiabilidade eléctrica de uma instalação. Este artigo foi escrito para dar a quem não está familiarizado com a análise de espetro as bases para ler e interpretar os gráficos e ecrãs utilizados na análise de espetro. Também introduz algumas técnicas básicas de análise para começar a utilizar o ESA para identificar problemas em desenvolvimento no sistema do motor que podem levar a uma perda de produção ou a um aumento dos custos de manutenção.

Análise da assinatura eléctrica

O ESA é uma tecnologia de manutenção preditiva (PdM) que utiliza a tensão de alimentação e a corrente de funcionamento do motor para identificar as avarias existentes e em desenvolvimento em todo o sistema do motor. Estas medições funcionam como transdutores e quaisquer perturbações no sistema do motor provocam a variação (ou modulação) da corrente de alimentação do motor. Ao analisar estas modulações, é possível identificar a origem destas perturbações do sistema motor.

Análise de máquinas Historicamente, a análise de vibrações tem sido a base da análise de máquinas rotativas para avaliar o estado do equipamento rotativo e tem sido utilizada de forma muito eficaz há mais de 70 anos. A eletrónica moderna e os microprocessadores amadureceram este processo, desde simples medições de amplitude de vibração utilizando uma bobina, um íman e um medidor para medir as amplitudes globais de vibração até à avaliação rápida do estado mecânico de máquinas rotativas. Rapidamente se tornou evidente que as máquinas com níveis elevados de vibração estavam geralmente em más condições mecânicas e levou ao desenvolvimento de várias tabelas de gravidade das vibrações, todas elas baseadas apenas na experiência dos utilizadores.

Análise do espetro

A análise do espetro no processamento de sinais é o processo que define o conteúdo de frequência de um sinal no domínio do tempo. Uma vez conhecido o conteúdo de frequência dos sinais medidos, estes são correlacionados com as características operacionais e de conceção da máquina ou máquinas para ajudar a identificar a força que cria o movimento oscilatório.

A análise do espetro de vibrações de uma máquina começa com o sensor (transdutor) colocado no componente oscilante ou perto dele; normalmente, este encontra-se na chumaceira ou na caixa da chumaceira para converter o movimento mecânico do componente num sinal elétrico. O sinal elétrico de saída segue exatamente o movimento do componente, que varia com o tempo e é referido como sinais no domínio do tempo. A força ou amplitude do sinal varia consoante a quantidade de movimento.

As primeiras análises de espetro utilizavam analisadores de filtros sintonizáveis para varrer um filtro passa-banda analógico através de uma gama de frequências predeterminada. Estes analisadores funcionavam de forma semelhante à sintonização de um rádio. À medida que o filtro passa-banda percorre a gama de frequências, quaisquer sinais presentes nessa gama criam uma saída. A saída do filtro passa-banda seria traçada num gráfico de frequências para identificar as frequências que estavam presentes na saída do transdutor.

Os modernos analisadores digitais multicanal e de alta resolução criam os espectros de frequência utilizando a transformada rápida de Fourier (FFT). Além disso, permitem várias técnicas de processamento de sinais, como a análise de bandas laterais, o cálculo da média temporal síncrona, o cálculo da média negativa, o processamento de envelopes e muitas outras técnicas avançadas que interpretam os espectros com precisão.

Independentemente dos avanços no processamento de sinais, a análise de vibrações é ainda limitada pelas leis da física e pelos limites dos transdutores. Uma vez que a vibração é uma medida das oscilações mecânicas de uma máquina, aleatórias ou periódicas, é necessária uma força suficiente proveniente do estado da máquina ou da avaria de um componente para superar a massa e a rigidez da máquina e da estrutura, bem como qualquer amortecimento fornecido pelo rolamento ou sistema de suporte.

Outras limitações são criadas pelo próprio transdutor de medição. Estes são os tipos de medição, relativa ou absoluta, a resposta em frequência do transdutor e as limitações de frequência inerentes às próprias medições, deslocamento, velocidade ou aceleração.

Análise de frequência

Formas de onda de tempo

Uma forma de onda temporal é simplesmente a visualização de uma função variável em relação ao tempo. Se as variações ocorrerem nos mesmos intervalos de tempo, a forma de onda é periódica. Uma forma de onda periódica é aquela que repete exatamente a mesma forma ou padrão durante toda a duração da forma de onda. A forma mais simples de uma onda é uma onda sinusoidal e consiste numa única frequência. As formas de onda que são constituídas por várias frequências são designadas formas de onda complexas. A visualização gráfica das formas de onda é designada por domínio do tempo. O ecrã mostra simplesmente o valor instantâneo da variável em relação ao tempo. No domínio do tempo, o eixo horizontal indica o tempo, enquanto o eixo vertical indica a magnitude da variável.

Transformada de Fourier

Jean Baptiste Joseph Fourier, um matemático e físico francês do século XVIII, foi um dos primeiros a reconhecer que as formas de onda complexas são uma combinação de várias formas de onda sinusoidais e iniciou a investigação neste domínio. A solução matemática utilizada para determinar a série de frequências que compõem qualquer forma de onda complexa foi baptizada em sua honra e chama-se transformada de Fourier. A transformada de Fourier original assume uma amostra ilimitada ou infinita. Desde então, determinou-se que a transformada de Fourier pode ser aplicada a uma forma de onda finita e foi denominada transformada discreta de Fourier (DFT). Foram desenvolvidos algoritmos para o cálculo eficiente e de alta velocidade de DFTs; estes algoritmos são referidos como transformada rápida de Fourier (FFT).

Em termos simples, a FFT recolhe uma amostra finita de uma forma de onda temporal e, em seguida, calcula a amplitude e as frequências das ondas sinusoidais que são combinadas para criar a forma de onda complexa.

As representações gráficas das FFTs são apresentadas no domínio da frequência e são designadas por espetro de frequência. O espetro de frequência apresenta as frequências presentes na forma de onda complexa no eixo horizontal e a amplitude do sinal no eixo vertical. Se estiver presente movimento suficiente em qualquer frequência, será apresentada uma linha vertical no eixo horizontal para indicar a presença dessa frequência. Esta altura da linha vertical ou linha espetral indica a força ou amplitude da forma de onda nessa frequência. Se uma das ondas sinusoidais presentes na forma de onda complexa estiver a 30 Hz com amplitude de 3 amperes, um pico espetral seria colocado a 30 Hz e a altura representaria três unidades.

Existem muitos programas disponíveis para efetuar a FFT e não é necessário que o analista os execute, mas é necessário que o analista tenha uma compreensão básica desta visualização gráfica. As noções mínimas do ecrã FFT são a gama de frequências, a resolução e a largura de banda. É possível efetuar uma análise mais avançada com um conhecimento de bandas laterais, harmónicos, escala logarítmica e desmodulação. As informações que se seguem tentam fornecer uma compreensão suficiente destes princípios básicos da FFT para permitir ao leitor analisar com exatidão os dados recolhidos com o SCE.

Compreender a FFT

Compreender os limites de qualquer ecrã é inestimável para a análise exacta desse ecrã. A FFT é um cálculo matemático e estes limites são estabelecidos antes de o cálculo matemático ser efectuado. Estes limites são a gama de frequências e as linhas de resolução.

Gama de frequências

A gama de frequências determina as frequências que serão incluídas no cálculo da FFT. Se a gama de frequências selecionada for demasiado baixa, as falhas em frequências mais elevadas não serão detectadas. Se a gama de frequências selecionada for demasiado elevada, as séries de frequências que estão próximas podem ser combinadas. Além disso, a gama de frequências determina o tempo de aquisição de dados. A frequência de um sinal periódico é o inverso do tempo; quanto mais baixa for a gama de frequências selecionada, mais tempo é necessário para efetuar a recolha de dados. No PdM, a maioria das FFTs começa em DC (0 Hz) e continua até um valor máximo. A gama de frequências máxima é designada por Fmax. Para uma análise mais aprofundada, é possível definir o limite inferior da gama de frequências num valor superior a 0 Hz e um limite superior. Isto é designado por espetro ampliado.

Resolução

O segundo limite pré-determinado são as linhas de resolução. Cada espetro de frequência é dividido num número finito de linhas espectrais. Linha espetral é, na verdade, um termo incorreto, uma vez que, na realidade, não se trata de uma linha, mas de uma caixa espetral. Cada caixa espetral terá um limite de frequência alto e baixo. Estes limites são determinados pela gama de frequências da FFT e pelo número de linhas. A largura da caixa espetral é designada por largura de banda (BW). Para determinar a largura de cada compartimento espetral, basta dividir o número de linhas espectrais pela gama de frequências (FR). Se a gama de frequências for de 100 Hz e existirem 100 linhas espectrais, a largura de cada linha é de 1 Hz.

BW = # linhas/FR

A largura de banda de cada caixa espetral também pode ser calculada subtraindo o limite de baixa frequência (fl ) do limite de frequência superior (fu ) de cada caixa espetral.

BW = fu -fl

Cada caixa espetral é alinhada ao lado da caixa anterior e o limite inferior de frequência de cada caixa é o limite superior de frequência da caixa anterior. O limite superior de frequência será o limite inferior da caixa mais a largura de banda.

Por exemplo: No primeiro bin espetral num espetro de 100 linhas com FR de DC a 100 Hz, o limite inferior de frequência é 0 e o limite superior de frequência é 1 Hz. O BW da caixa espetral é de 1 Hz. A gama de frequências determina as frequências que serão incluídas no cálculo da transformada rápida de Fourier (FFT). Se a gama de frequências selecionada for demasiado baixa, as falhas em frequências mais elevadas não serão detectadas. 20 junho/julho12 vão de 1 Hz a 2 Hz, a terceira caixa de 2 Hz a 3 Hz e assim por diante, com a última caixa espetral de 99 Hz a 100 Hz.

Se a largura de banda de uma caixa espetral for demasiado larga, podem residir várias frequências na mesma caixa espetral. Além disso, ao avaliar um espetro de frequência, a frequência apresentada da caixa espetral é a frequência central (cf) dessa caixa espetral. Para determinar a cf da caixa espetral, basta calcular a média do limite superior de frequência e do limite inferior de frequência.

cf = (fu + fl)/2

O que isto significa é que a frequência indicada pode não ser a frequência do sinal real. O valor de frequência apresentado é a frequência central da caixa espetral, enquanto as frequências reais da(s) forma(s) de onda podem ser qualquer frequência dentro da largura de banda da caixa espetral. Cada caixa espetral pode incluir mais do que uma frequência. Quanto maior for a largura de banda, menor será a precisão da frequência do valor apresentado da posição espetral, o que aumenta a probabilidade de erro de análise.

Para reduzir este erro de análise, basta aumentar a resolução de um espetro FFT. A redução da gama de frequências da FFT aumenta a resolução, mas também aumenta os intervalos de tempo entre o tempo de amostragem de dados e o tempo de aquisição de dados. Um outro método consiste em aumentar o número de compartimentos espectrais em que a FFT é dividida. O aumento do número de compartimentos espectrais requer a recolha de mais amostras do sinal medido. Para duplicar o número de linhas de resolução, é necessário adquirir o dobro dos dados.

Determinação da resolução

O número de linhas de resolução (# linhas) de um espetro FFT pode ser determinado multiplicando simplesmente o período (P) da forma de onda temporal pela gama de frequências (FR) em ciclos por segundo (cps).

(# linhas=P x FR)

Uma vez que o SCE digitaliza a forma de onda temporal, a FFT é efectuada no computador, onde é possível alterar a resolução da FFT após a recolha de dados. Isto permite ao analista examinar partes muito pequenas da forma de onda captada. No entanto, é importante lembrar que, ao reduzir o período da captura de tempo, o número de linhas de resolução será reduzido proporcionalmente e a probabilidade de erro de análise aumenta.

Ecrãs de amplitude

Escalonamento linear

A representação gráfica da FFT mais comummente utilizada é a escala linear. Na escala linear, o espaçamento entre os marcadores é sempre o mesmo e igualmente espaçado. Isto permite que todos os dados sejam apresentados de forma conveniente num único gráfico. Os gráficos lineares funcionam bem com conjuntos de dados quando as alterações significativas são importantes e as alterações muito pequenas são insignificantes. As unidades apresentadas na escala linear são as unidades de engenharia da variável medida. No SCE, estas unidades são a tensão (volts) ou a corrente (amperes).

Escalonamento logarítmico

A escala logarítmica apresenta a amplitude em ordem de grandeza ou um logaritmo da variável em vez da própria variável. Uma vantagem da escala logarítmica é a capacidade de apresentar uma gama muito grande de amplitudes num único gráfico. Quando alterações muito pequenas na variável medida são significativas, a apresentação da variável no formato linear pode não identificar adequadamente a alteração. Nestes casos, é utilizado um ecrã logarítmico (log).

No SCE, a escala logarítmica é normalmente utilizada, uma vez que as variáveis medidas são a tensão ou a corrente da linha. Alterações muito pequenas em qualquer uma destas medições são utilizadas para identificar falhas no sistema do motor. A frequência portadora destas variáveis é a frequência da tensão aplicada, normalmente 50 Hz ou 60 Hz.

Uma vez que a representação logarítmica é essencialmente um rácio, é também um método muito conveniente para comparar variáveis diferentes. Isto revelou-se extremamente útil na ESA, uma vez que um dos seus aspectos importantes é a capacidade de diferenciarA Revolução Começa! Apenas $2.450! O nível ALiSENSOR™ está aqui! O ALiSENSOR™ Level é o primeiro sistema de medição geométrica iOS do mundo. Agora, medições como a Reta, a Inclinação e a Quadratura são ainda mais fáceis e económicas do que nunca! Pode até utilizar o seu próprio iPad, iPhone ou iPod Touch como unidade de visualização, utilizando aplicações descarregáveis GRATUITAS da App Store, incluindo actualizações automáticas! 2 anos de garantia! Ligue ou visite a Alignment Supplies, Inc. hoje para saber mais sobre este novo sistema revolucionário! 419.887.5890 / 800.997.4467 www.alignmentsupplies.com entre falhas na energia de entrada e falhas adicionadas pelo motor ou pela máquina accionada.

As unidades utilizadas na escala logarítmica são os decibéis (db), que são um logaritmo de base dez. O db é uma unidade utilizada para descrever um rácio. As medições da tensão e da corrente são grandezas de campo e os rácios db utilizados no SCE são também grandezas de campo. O quadro 1 fornece um guia para a relação entre a variável medida e o valor de pico das formas de onda da corrente e da tensão, em comparação com o pico mais elevado do espetro.

Resumo

A utilização efectiva do SCE como tecnologia PdM requer a capacidade de manipular, interpretar e compreender os gráficos, diagramas e ecrãs desenvolvidos pelo software SCE. Estes gráficos, diagramas e ecrãs são depois utilizados para identificar falhas no sistema do motor. Os engenheiros e os técnicos de PdM familiarizados com a análise de vibrações verificarão que o ESA FFT é semelhante ao espetro de vibrações e que muitas das técnicas de análise são as mesmas. No entanto, mesmo na AMIU, é importante que o analista tenha uma compreensão completa não só do que a FFT está a indicar, mas, mais importante ainda, do que não está.