Um novo método de diagnóstico de danos incipientes em rolamentos de motores de indução por meio da injeção ativa de sinais multifrequência e monitoramento de impedância

Abstract

No campo da manutenção industrial, os métodos de monitorização automatizados são utilizados para fornecer diagnósticos aprofundados e evitar perdas através da análise de falhas. Consequentemente, os motores de indução trifásicos (MITs) têm sido objeto de muitos estudos nessa área, uma vez que acionam a maioria das cargas industriais. Apesar dos avanços nas técnicas de diagnóstico de MITs, ainda existem algumas lacunas de pesquisa na área de monitoramento, como, por exemplo, na filtragem de ruídos durante a amostragem e na detecção de falhas em seus primeiros estágios. Atualmente, o maior desafio das técnicas tradicionais (análise de vibração, acústica e corrente) tem sido identificar os sinais não estacionários e transientes, que são característicos das falhas incipientes, pois encontram-se mascarados por sinais complexos e ruidosos. Por outro lado, há abordagens que nunca foram amplamente exploradas na literatura quando comparadas com outras técnicas, como os métodos de diagnóstico por análise de impedância. Dessa forma, foi proposto um novo sistema de detecção de danos incipientes em rolamentos, baseado na injeção de sinais no enrolamento do MIT e leitura dos valores de impedância com a máquina em pleno funcionamento. Por sua vez, a injeção e a posterior leitura foram realizadas por um dispositivo minimamente invasivo, desenvolvido no escopo deste trabalho. A capacidade para filtragem de ruído e a eficácia do dispositivo para indicar danos incipientes foram testadas em rolamentos defeituosos e sob diferentes condições de funcionamento operacional. Além disso, foi desenvolvida uma nova metodologia de desgaste de rolamentos para simular danos em níveis abaixo dos encontrados na bibliografia atual. Os sinais teóricos de impedância do MIT com rolamentos defeituosos também foram simulados utilizando um modelo matemático no software Simulink e comparados com experimentos reais. Adicionalmente, a sensibilidade do equipamento foi comparada com a análise tradicional de vibração. Por fim, os resultados demonstraram a confiabilidade do sistema desenvolvido para a classificação de danos incipientes em rolamentos.

In the field of industrial maintenance, automated monitoring methods are employed to provide in-depth diagnostics and prevent losses through failure analysis. Consequently, three-phase induction motors (TIMs) have been the focus of numerous studies in this area, as they drive the majority of industrial loads. Despite advances in TIM diagnostic techniques, there remain research gaps in the monitoring domain, such as noise filtering during the sampling and incipient fault detection. Currently, the main challenge of traditional techniques (vibration, acoustic, and current analysis) lies in identifying non-stationary and transient signals characteristic of incipient faults, as these are often masked by complex and noisy signals. On the other hand, some approaches have not been widely explored in the literature when compared to other techniques, such as impedance analysis-based diagnostic methods. Therefore, a novel system for detecting incipient bearing damage was proposed, based on injecting signals into the TIM winding and reading impedance values while the machine is fully operational. The signal injection and subsequent readings were performed using a minimally invasive device developed within the scope of this work. The device’s noise filtering capability and effectiveness in detecting incipient damage were tested on defective bearings under various operational conditions. Additionally, a new bearing wear methodology was developed to simulate damage at levels below those reported in the current literature. Theoretical impedance signals of TIMs with defective bearings were also simulated using a mathematical model in Simulink software and compared with real experiments. Furthermore, the sensitivity of the equipment was compared to traditional vibration analysis. Finally, the results demonstrated the reliability of the developed system for classifying incipient bearing damage.