Desenvolvimento de uma ferramenta de análise orbital para investigação de problemas em mancais de deslizamento

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Desenvolvimento de uma ferramenta de análise orbital para investigação de problemas em mancais de deslizamento

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina. pt_BR
dc.contributor.advisor Silveira, Hector Bessa
dc.contributor.author Riel, Samuel Henrique dos Santos van
dc.date.accessioned 2023-12-19T14:04:07Z
dc.date.available 2023-12-19T14:04:07Z
dc.date.issued 2023-12-14
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/253500
dc.description TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Controle e Automação. pt_BR
dc.description.abstract No Brasil, as energias renováveis representam aproximadamente 92% de toda a matriz energética, sendo que cerca de 58% dessa energia é gerada por usinas hidrelétricas distribuídas em 1330 empreendimentos de diferentes portes. Com o intuito de garantir a operação contínua desses ativos de geração, as empresas do setor estão investindo cada vez mais em sistemas de monitoramento de condição das máquinas. Dentre as partes dos hidrogeradores que geralmente requerem maior atenção em termos de manutenção, destacam-se os mancais de deslizamento, componentes críticos que sustentam e guiam o movimento do eixo principal de uma unidade geradora. Os mancais suportam todos os esforços mecânicos da turbina e do gerador, incluindo cargas axiais e radiais. Os principais problemas associados a esses componentes incluem desalinhamento, desbalanceamento, folgas excessivas, roçamento e rodopio de óleo. Para detectar e avaliar esses problemas, a norma ISO 20816-5 propõe um método de análise de sinais baseado no monitoramento de dois sensores de proximidade instalados no mancal para medir o deslocamento do eixo. Além disso, a norma apresenta a técnica de análise de órbita, uma ferramenta de diagnóstico relevante para máquinas rotativas. A análise de órbita é uma técnica que permite avaliar a condição e o comportamento dinâmico de componentes rotativos de uma unidade geradora, sendo particularmente útil para identificar os principais problemas associados aos mancais de deslizamento. Essa análise envolve a medição e o estudo das oscilações do eixo durante a rotação da máquina. Atualmente, o sistema de análise de sinais da AQTech não dispõe de ferramentas específicas para a análise de defeitos em mancais de deslizamento. Buscando aprimorar essa capacidade, foi desenvolvido um novo módulo de análise de órbitas em WPF integrado ao software Insight. Essa ferramenta proporciona a visualização dos sinais de órbita dos mancais no domínio do tempo e da frequência. Para a visualização do espectro de frequência da órbita, foi utilizado o algoritmo de Full Spectrum, sendo a primeira ferramenta da empresa a implementar esse algoritmo. Com a conclusão da implementação do projeto, obteve-se uma ferramenta capaz de atender os requisitos e objetivos propostos, proporcionando aos analistas de vibrações, usuários da ferramenta de análise da empresa, novos recursos para auxiliar na investigação e determinação de defeitos em mancais de deslizamento, contribuindo assim na melhoria da eficiência do processo de manutenção de unidades geradoras. pt_BR
dc.description.abstract In Brazil, renewable energies account for approximately 92% of the entire energy matrix, around 58% of this energy is generated by hydroelectric plants from 1330 projects of various sizes. To ensure the continuous operation of these generation assets, companies in the sector are increasingly investing in machine condition monitoring systems. Among the components of hydro generators that typically require more attention in terms of maintenance, sliding bearings stand out as critical components that support and guide the movement of the main shaft of a generating unit. Bearings bear all the mechanical loads of the turbine and generator, including axial and radial loads. The main issues associated with these components include misalignment, imbalance, excessive clearances, rubbing, and oil whirl. To detect and evaluate these issues, ISO 20816-5 proposes a signal analysis method based on monitoring two proximity sensors installed on the bearing to measure the displacement of the shaft. Additionally, the standard introduces the orbit analysis technique, a relevant diagnostic tool for rotating machinery. Orbit analysis is a technique that allows the evaluation of the condition and dynamic behavior of rotating components in a generating unit, particularly useful for identifying the main problems associated with sliding bearings. This analysis involves measuring and studying the shaft’s oscillations during the rotation of the machine. Currently, AQTech signal analysis system lacks specific tools for analyzing defects in sliding bearings. To enhance this capability, a new orbit analysis module integrated into the Insight software was developed using WPF. This tool provides visualization of the orbit signals of the bearings in both the time and frequency domains. For the visualization of the frequency spectrum of the orbit, the Full Spectrum algorithm was used, making it the company’s first tool to implement this algorithm. With the completion of the project implementation, a tool capable of meeting the proposed requirements and objectives was obtained. This tool provides vibration analysts, users of the company’s analysis tool, with new features to assist in the investigation and determination of defects in sliding bearings, thereby contributing to the improvement of the efficiency of the maintenance process for generating units. pt_BR
dc.format.extent 97 f. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC. pt_BR
dc.rights Open Access. en
dc.subject Monitoramento de usinas hidroelétricas pt_BR
dc.subject Mancais de deslizamento pt_BR
dc.subject Análise de vibrações pt_BR
dc.subject Análise de órbita pt_BR
dc.subject Full Spectrum pt_BR
dc.title Desenvolvimento de uma ferramenta de análise orbital para investigação de problemas em mancais de deslizamento pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR
dc.contributor.advisor-co Matsuo, Tiago Kaoru


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