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RESUMO: Na indústria, a manutenção de ativos pode ser realizada de três maneiras: corretiva, quando o ativo para de funcionar; preventiva, baseada no tempo desde a última intervenção; e preditiva, que monitora a condição do equipamento por meio de sensores. Esses sensores acompanham diversos aspectos das máquinas, como vibração, ondas sonoras, temperatura e corrente elétrica, contribuindo para a prevenção de altos custos de manutenção causados por falhas inesperadas. A demanda por sensores e serviços de monitoramento para manutenção preditiva tem aumentado no setor industrial, com o objetivo de evitar paradas imprevistas e reduzir os custos de manutenção. Um tipo de sensor que pode ser utilizado para o monitoramento dessas máquinas é o sensor de emissão acústica, que detecta ondas de vibração geradas por fenômenos internos aos materiais, como deformações ou propagação de trincas. Nos rolamentos rígidos de esferas, o desgaste resultante da lubrificação inadequada gera contato metal-metal, produzindo ondas de vibração que os sensores de emissão acústica podem detectar, muitas vezes antes dos sensores de vibração clássicos. Neste estudo, foi realizada uma comparação entre o uso de sensores de emissão acústica e acelerômetros para o monitoramento do regime de lubrificação de rolamentos rígidos de esferas. A análise foi feita a partir dos sinais de cada sensor, monitorando diferentes regimes de lubrificação em um rolamento SKF-6005, em uma bancada de simulações de falhas em máquinas rotativas, localizada no Laboratório de Vibrações e Acústica (LVA) da Universidade Federal de Santa Catarina. Os resultados mostraram que os sensores de emissão acústica apresentaram maior sensibilidade na detecção dos diferentes regimes de lubrificação.
ABSTRACT: In the industry, asset maintenance can be performed in three ways: corrective, when the asset stops functioning; preventive, based on the time since the last intervention; and predictive, which monitors the equipment’s condition through sensors. These sensors track various aspects of the machines, such as vibration, sound waves, temperature, and electric current, helping to prevent high maintenance costs caused by unexpected failures. The demand for sensors and monitoring services for predictive maintenance has been increasing in the industrial sector, aiming to avoid unforeseen shutdowns and reduce maintenance costs. One type of sensor that can be used to monitor these machines is the acoustic emission sensor, which detects vibration waves generated by internal phenomena within materials, such as deformations or crack propagation. In rolling element bearings, wear resulting from inadequate lubrication causes metal-to-metal contact, producing vibration waves that acoustic emission sensors can detect, often before traditional vibration sensors. In this study, a comparison was made between the use of acoustic emission sensors and accelerometers for monitoring the lubrication regime of ball bearings. The analysis was performed based on the signals from each sensor, monitoring different lubrication regimes in an SKF-6005 bearing, on a failure simulation bench for rotating machinery, located in the Vibration and Acoustics Laboratory (LVA) at the Federal University of Santa Catarina. The results showed that the acoustic emission sensors had greater sensitivity in detecting different lubrication regimes. |
