Publicação: Contribuição para monitoramento de roçamento em máquinas rotativas utilizando a técnica de emissão acústica
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::MECANICA DOS SOLIDOS
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Moura Junior, José dos Reis Vieira de
Resumo
A detecção precoce de defeitos em máquinas rotativas é essencial para garantir a confiabilidade e eficiência operacional em diversos setores industriais. Neste contexto, a técnica de Emissão Acústica tem se destacado como uma ferramenta promissora para o monitoramento de integridade estrutural, especialmente para a identificação de defeitos incipientes, como o roçamento leve. Esse tipo de defeito, caracterizado pelo contato entre superfícies dinâmicas e estáticas, pode resultar em degradação acelerada dos componentes mecânicos e em falhas catastróficas se não detectado a tempo. Esta tese investiga a aplicação da técnica de emissão acústica para a detecção e caracterização de roçamento em máquinas rotativas, com ênfase no uso de sensores piezoelétricos de baixo custo, incluindo transdutores de titanato-zirconato de chumbo e buzzers, e na integração de algoritmos de aprendizado de máquina para o processamento e classificação dos sinais adquiridos. Para isso, dados foram adquiridos experimentalmente em uma bancada de testes e em diferentes condições operacionais. As análises foram feitas por meio de abordagens convencionais de processamento de sinais, como Transformada Rápida de Fourier e análise envelope baseada em Transformada de Hilbert, bem como por técnicas baseadas em aprendizado de máquinas. Os resultados indicam que a emissão acústica permite a identificação eficaz de roçamentos leves, mesmo em ambientes ruidosos, onde métodos tradicionais de análise de vibração apresentam limitações, reforçando o potencial da técnica como um método eficiente e complementar para o monitoramento contínuo de máquinas rotativas.
Abstract
Early detection of faults in rotating machinery is critical for maintaining operational reliability and efficiency across various industrial sectors. The Acoustic Emission technique has emerged as a promising method for structural health monitoring, particularly in identifying incipient defects such as light rubbing. Light rubbing faults, defined by contact between rotating and stationary surfaces, can accelerate mechanical degradation and result in catastrophic failures if not promptly detected. This thesis examines the use of the Acoustic Emission technique for detecting and characterizing rubbing faults in rotating machinery, with a focus on low-cost piezoelectric sensors, including lead zirconate titanate transducers and buzzers, integrated with machine learning algorithms for signal processing and classification. Experimental data were collected using a dedicated test rig under multiple operating conditions. Analyses employed both conventional signal processing methods, such as the Fast Fourier Transform and envelope analysis based on the Hilbert Transform, as well as machine learning-based techniques. The findings indicate that Acoustic Emission enables reliable identification of light rubbing faults even in noisy environments where traditional vibration analysis methods are limited. These results underscore the potential of Acoustic Emission as an effective and complementary approach for continuous condition monitoring of rotating machinery.
Palavras-chave
Emissão acústica, Acoustic emission, Aprendizado de máquina, Machine learning, Monitoramento de máquinas rotativas, Rotating machinery monitoring
Citação
MARANGONI, Beatriz Granado. Contribuição para monitoramento de roçamento em máquinas rotativas utilizando a técnica de emissão acústica. 2025. 112 p. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. DOI https://doi.org/10.14393/ufu.te.2025.10005.
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