Detecção de falhas em atuadores elétricos através da Transformada de Fourier

Abstract

Ao longo dos anos, as máquinas têm se tornado cada vez mais essenciais, principalmente, para o desenvolvimento de atividades econômicas. Dentre as máquinas elétricas de corrente alternada, os motores de indução (inventados no século XIX) se apresentam como importantes ferramentas de trabalho ainda nos dias atuais, devido ao seu baixo custo, fácil manutenção, alta confiabilidade, robustez construtiva e elevado rendimento, sendo o principal tipo de conversor eletromecânico atualmente. Uma importante aplicação do motor de indução é na composição de atuadores, os quais podem ser pneumáticos ou elétricos, e possuem um vasto mercado no setor industrial. O atuador elétrico, por sua vez, é um dispositivo cuja principal função é a conversão de energia elétrica em energia cinética (mecânica), movimentando as engrenagens do equipamento através do movimento da haste de uma válvula acoplada (por unidades de adaptação ou redutores) ou de uma comporta; assim, esses equipamentos permitem controlar o fluxo de um determinado líquido que passa por uma tubulação ou por uma comporta, permitem a motorização de válvulas, dampers, comportas e outros equipamentos similares. Devido a sua grande utilização, são expostos a diferentes tipos de ambientes, o que pode desencadear diversas falhas, as quais podem ser causadas por uma combinação de ações que agem sobre vários componentes da máquina. Por isso, prevenir uma possível paralisação do maquinário se tornou relevante e essencial. O objetivo deste trabalho é a detecção de falhas em atuadores elétricos, a fim de prevenir e melhorar a sua manutenção. Para tal, foi aplicada a Transformada de Fourier com auxílio do software Matlab® em dados obtidos partir de situações simuladas em atuadores elétricos: com e sem obstrução na válvula. Utilizando um atuador de multivoltas direto e o aplicativo de celular Accelerometer, foi possível extrair dados da vibração do equipamento em diferentes situações simuladas. Este método foi capaz de gerar uma grande quantidade de dados e ser reprodutivo em termos de análises, além de ser eficiente na detecção de falhas simuladas. Portanto, conclui-se que os resultados foram satisfatórios. Como perspectiva desse trabalho sugerimos o aprimoramento da técnicas para maior eficácia em testes futuros.