Implantação de processo de manutenção preditiva através do monitoramento remoto dos níveis de vibração de um redutor de velocidade

Abstract

Esse trabalho aborda a aplicação dedicada ao monitoramento remoto de vibração como alternativa para aplicação de técnicas de manutenção preditiva. O trabalho apresenta os principais tipos de manutenção utilizados nas indústrias, enfatizando a aplicação de processos de manutenção preditiva, na qual destaca o monitoramento de vibração como um dos principais métodos para identificar falhas no equipamento. O principal objetivo deste trabalho é implementar a melhoria no processo de manutenção preditiva dedicado ao setor de manutenção da usina hidrelétrica gerenciada pela Coprel. O mesmo dedica-se ao monitoramento automatizado e de forma remota dos níveis de vibração e temperatura de um redutor de velocidade. A manutenção preditiva existente no setor de manutenção se baseava na coleta manual dos níveis de vibração das máquinas com um grande intervalo entre as medições, que eram realizadas de forma manual com um sensor de vibração, o que causava imprecisões nos dados coletados. Dentre os resultados obtidos a partir da melhoria de processo destaca-se a redução das imprecisões nas medidas adquiridas por parte da equipe de manutenção de campo, pois as coletas não precisam ser feitas de forma manual. Padronização na realização das medições, pois as coletas são feitas em intervalos predefinidos e sempre no mesmo ponto. A plataforma de monitoramento adotada possibilita a definição de alarmes quando as vibrações atingem o valor determinado com base nas características de cada rolamento e possibilita a visualização das vibrações características dos tipos de falha dos rolamentos utilizados no redutor.

This work addresses the application dedicated to remote vibration monitoring as an alternative for predictive maintenance techniques. The paper presents the main types of maintenance used in industries, emphasizing the application of predictive maintenance processes, highlighting vibration monitoring as one of the primary methods for identifying equipment failures. The main objective of this work is to implement improvements in the predictive maintenance process dedicated to the maintenance sector of the hydroelectric power plant managed by Coprel. It focuses on the automated and remote monitoring of vibration and temperature levels in a speed reducer. The existing predictive maintenance in the maintenance sector relied on manual collection of machine vibration levels with a large interval between measurements. These measurements were manually performed with a vibration sensor, leading to inaccuracies in the collected data. Among the results obtained from the process improvement, a reduction in inaccuracies in the measurements acquired by the field maintenance team stands out, as collections no longer need to be done manually. There is standardization in measurement execution, as collections are made at predefined intervals and always at the same point. The adopted monitoring platform allows the definition of alarms when vibrations reach the determined value based on the characteristics of each bearing and enables the visualization of characteristic vibrations of the types of bearing failures used in the reducer.