Análise de Fusos de Esferas com Desgaste por Análise de Vibrações

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema voltado ao monitoramento da condição de fusos de esferas por meio da análise de sinais vibracionais. O sistema foi construído com o uso de um sensor acelerômetro e uma plataforma Arduino e permite a aquisição de dados durante a movimentação controlada da castanha. Foram realizados quatro ensaios, variando-se o diâmetro das esferas com o objetivo de simular diferentes níveis de desgaste do conjunto. A análise espectral dos sinais permitiu identificar padrões associados à degradação. Quanto à identificação de impactos, observou-se que, embora haja dificuldade em detectá-los no eixo axial (Z) — devido à semelhança entre os picos de aceleração causados por impactos e aqueles gerados pelo próprio movimento —, os eixos radiais (X e Y) demonstraram boa sensibilidade na detecção desses eventos. Os resultados confirmam a viabilidade de aplicar técnicas de monitoramento de condição com tecnologias de fácil implementação para apoiar estratégias de manutenção preditiva em sistemas de automação industrial.

This work presents the development of an experimental system to monitor the condition of ball screws through the analysis of vibration signals. The system was built using an accelerometer sensor and an Arduino platform, enabling data acquisition during the controlled movement of the ball nut. Four tests were conducted, varying the diameter of the balls to simulate different levels of wear in the assembly. Spectral analysis of the signals allowed one to identify the patterns associated with mechanical degradation. Regarding impact detection, it was observed that the axial direction (Z-axis) presents difficulties due to the similarity between acceleration peaks caused by impacts and those generated by the system’s natural motion. However, the radial directions (X and Y axes) demonstrated good sensitivity in identifying these events. The results confirm the feasibility of applying condition monitoring techniques with easily implementable technologies to support predictive maintenance strategies in industrial automation systems.