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Novas tecnologias vêm surgindo a cada dia, o ponto chave é saber como aplicá-las, onde podem ser utilizadas, e quando trarão um resultado expressivo. A aplicação destas novas tecnologias específicas para a área de Engenharia já é uma realidade. Atualmente as facilidades oferecidas pela área de tecnologia da informação, e engenharia, estão proporcionando um avanço rápido ao desenvolvimento tanto para o software como para o hardware, projetos específicos para o desenvolvimento da programação de novos algoritmos , e de novos hardwares, utilizados em aplicações da engenharia industrial, estão sendo uma das bases para a Industria 4.0. O desenvolvimento destas novas tecnologias proporcionou novas facilidades e possibilidades de utilização, estre trabalho têm o objetivo de demonstrar a aplicação para o controle de parâmetros e o monitoramento preditivo online em motores elétricos.

Este artigo descreve como o controle de parâmetros e monitoramento preditivo em motores elétricos é essencial para a Confiabilidade, desenvolvido por Marlon Gonzalez em coautoria de Juliana Farah.

RESUMO Novas tecnologias vêm surgindo a cada dia, o ponto chave é saber como aplicá-las, onde podem ser utilizadas, e quando trarão um resultado expressivo. A aplicação destas novas tecnologias específicas para a área de Engenharia já é uma realidade. Atualmente as facilidades oferecidas pela área de tecnologia da informação, e engenharia, estão proporcionando um avanço rápido ao desenvolvimento tanto para o software como para o hardware, projetos específicos para o desenvolvimento da programação de novos algoritmos , e de novos hardwares, utilizados em aplicações da engenharia industrial, estão sendo uma das bases para a Industria 4.0. O desenvolvimento destas novas tecnologias proporcionou novas facilidades e possibilidades de utilização, estre trabalho têm o objetivo de demonstrar a aplicação para o controle de parâmetros e o monitoramento preditivo online em motores elétricos. Palavras-chave: Indústria 4.0. Algoritmo, Monitoramento preditivo, Controle de parâmetros Online.

ABSTRACT New technologies are emerging every day, the key point is knowing how to apply them, where they can be used, and when they will bring an expressive result. The application of these new technologies specific to the Engineering area is already a reality. Currently, the facilities offered by the information technology and engineering areas are providing a rapid advance in the development of both software and hardware, specific projects for the development of new algorithms and new hardware used in applications for industrial engineering is being one of the bases for Industry 4.0. The development of these new technologies provided new facilities and possibilities of use, this work aims to demonstrate the application for the control of parameters and the predictive monitoring online in electric motors. Key words: Industry 4.0, Algorithm, Predictive monitoring, Online parameter control.

1 - INTRODUÇÃO Motores elétricos são utilizados em grande escala no mundo todo, e em diversas áreas, como na agricultura, no transporte, na indústria, na construção de casas e prédios, nos eletrodomésticos, na maioria das ferramentas como furadeiras, parafusadeiras, enfim em uma infinidade de aplicações. Os motores elétricos são máquinas elétricas que transforma energia elétrica em energia mecânica, sendo de construção simples, custo reduzido, versátil e não poluente, são de fácil utilização pois necessitam para seu funcionamento de uma fonte de energia elétrica, que atualmente está disponível com facilidade, (SEBRAE, 2020). Os motores de indução têm sido preferíveis desde o princípio do uso de energia elétrica em corrente alternada em virtude de sua robustez, simplicidade e baixo custo (MERHEB, 2000).

A Figura 1 demonstra um motor de indução trifásico e os seus componentes

motor eletricoFigura 1 – Componentes de um motor de indução trifásico (WEG 2020).

Com toda máquina os motores elétricos também estão sujeitos a falhas. A classificação das falhas em motores elétricos pode seguir diferentes abordagens. Para facilitar a observação das relações de causa e efeito, geralmente a divisão das falhas é realizada segundo suas origens (BAZURTO, 2016), outra abordagem é a orientada aos componentes em que ocorrem os defeitos. A combinação destas duas abordagens, permite distinguir diferentes causas para os sintomas, sendo muito útil e importante ter êxito em mensurar o nível dos sintomas durante a operação das máquinas, e distinguir seus efeitos nos diferentes subsistemas do motor. Em um primeiro nível, as falhas em motores elétricos podem ser classificadas em internas ou externas. As origens internas são oriundas de aspectos construtivos da máquina, enquanto as falhas externas advêm das características do ambiente onde o motor opera, bem como de sua carga e fornecimento elétrico. A Figura 2 apresentam um exemplo da sistemática para classificação em fontes internas e externas das falhas em motores elétricos (BAZURTO, 2016).

Falhas motores eletricosFigura 2 – Fontes externas das falhas em motores elétricos (SINGH, 20003).

Na Figura 2 no segundo nível das falhas pode ser feita uma nova classificação com uma nomenclatura por tipo relacionada a causa da falha, divididas em:

  • Falhas Elétricas: oriundas de características elétricas da tensão fornecida e/ou dos componentes do motor (condutividade, isolamento etc.);
  • Falhas Mecânicas: oriundas da carga, montagem equivocada, assim como alterações das características mecânicas de componentes e/ou de conjuntos internos ao motor (deslocamento de chapas entre si, movimento da cabeça de bobina, defeitos no rolamento etc.);
  • Falhas relativas ao meio ambiente: oriundas das condições do ambiente em que o motor está operando, humidade, temperatura, presença de poeira no ar atmosférico, o que pode gerar a degradação do material isolante devido a fortes temperaturas ou devido a atmosfera nociva aos condutores etc. Realizando o monitoramento de parâmetros é possível gerar o histórico, e com a análise correta dos valores pode-se definir se existe algum problema ou não, um fator importante é determinar o tempo que se têm para a tomada de ação, se foi detectado um valor de um parâmetro que é relacionado a uma possibilidade de falha, é necessário saber:
  • Qual é a gravidade desta falha?
  • A falha está relacionada a qual problema?
  • Esta falha pode afetar a segurança dos técnicos e o ambiente de trabalho?
  • Quanto tempo resta para a parada de operação do equipamento?
  • Existe algum ajuste ou alternativa de correção que prolongue o tempo de operação até a interrupção definitiva?

Segundo (COELHO, 2004) a estimação de parâmetros é um procedimento numérico que determina o valor dos parâmetros do modelo (desconhecidos) e pode ser formulado como um problema de otimização onde o melhor modelo é aquele que se ajusta às medidas para um dado critério.

Possuir a capacidade de responder rapidamente a estas questões e a outras faz toda a diferença para o desempenho e confiabilidade dos equipamentos. A indústria atual está atenta às inovações tecnológicas principalmente nas áreas de tecnologia da informação e da engenharia, tal cenário aponta para a indústria 4.0. (DELOITTE, 2020). Esta nova fase é desafiadora e prepara a indústria para atuar com maior competitividade e assertividade, objetivando a diminuição dos custos com reparos e manutenção de motores, e de máquinas, com substituições rápidas de peças que devem estar a pronto uso, além de agilizar os processos de mão de obra técnica, e treinamento específicos das mesmas. Tudo para que os processos sejam realizados cada vez de forma mais ágil, segura e confiável. O ritmo alucinante e necessário das mudanças gera crises pessoais e organizacionais que, se bem equacionadas, são fator crítico de sucesso (PINTO e XAVIER, 2020). Os históricos referentes aos equipamentos são armazenados e acessados de forma remota sempre que necessário e a confiabilidade neste tipo de tecnologia pode ser mensurada de forma extremamente positiva.

Os controles de parâmetros são muito importantes em um processo industrial, determinar rapidamente quais são os ajustes e correções necessários, evita que o equipamento opere fora dos padrões normais, e em regime de esforço acima do determinado no projeto. Fazer o uso da tecnóloga aplicada para o monitoramento online dos instrumentos utilizados no controle de máquinas, proporciona maior segurança, gerando ações eficazes e alertas para correções necessárias. Minimizando o tempo que as máquinas de produção e outros equipamentos críticos ficam parados, aumenta-se a receita de produção, a confiabilidade do sistema e se reduz custos de operação e manutenção (NATIONAL INSTRUMENTS, 2012). A programação dos algoritmos proporciona o monitoramento e o controle, sendo que muitas vezes a programação está avançada a ponto de fazer o uso de um algoritmo dedicado para os ajustes, e após o ajuste realizado retornar para uma nova avaliação para se ter certeza que foi eficaz. A garantia da segurança com a interrupção caso necessário nos eventos de urgência, e com envio de mensagens de texto para os usuários, recebidas nos computadores, smartphones, é umas das vantagens desta tecnologia o que agiliza muito a comunicação e a tomada de decisão. A identificação online é um procedimento iterativo via computador que utilizam métodos recursivos capazes de atualizar a estimação dos parâmetros do modelo a cada período de amostragem (COELHO, 2004).

2. DESENVOLVIMENTO O objetivo deste artigo é demonstrar a aplicação da tecnologia de monitoramento de condições dos motores durante a operação, desenvolvida pela empresa Artesis e denominada de Motor Condition Monitoring System (e-MCM); que é a tecnologia que possibilita identificar falhas existentes e em desenvolvimento em motores elétricos, e nos equipamentos acionados pelos motores como: bombas, ventiladores e compressores, medindo os sinais de tensão e corrente, que são reciprocamente o diferença de potencial elétrico em Volt (V), e a corrente elétrica em Ampere (A).

O módulo eletrônico MCM Motor Condition Monitoring é montado permanentemente e realiza o monitoramento continuamente, geralmente a instalação é no painel de controle principal do motor, sendo possível a indicação do status do motor e conjunto monitorado gerando as informações em operação normal, em alerta, em alarme, e demais informações, o MCM pode ser aplicado a motores de corrente alternada trifásicos, indução ou motores síncronos, de velocidade fixa ou variável.

A Figura 3 demonstra o MCM Motor Condition Monitoring.

modulo eletronicoFigura 3 – Imagem do módulo eletrônico MCM (ARTESIS 2020).

 O monitoramento é realizado por um software desenvolvido exclusivamente para o e-MCM fornecendo tanto as informações de falhas mecânicas como desbalanceamento, desalinhamento, defeitos em rolamentos etc., e falhas elétricas como enrolamentos com má fixação, curtos circuitos etc. Demonstra a detecção de anomalias, bem como alterações em parâmetros elétricos de tensão, corrente e fator de potência comparando aos valores nominais e calculando os desequilíbrios.

Um motor de indução possui frequências características mesmo que não tenha nenhuma falha, são as chamadas assinaturas de vibração do motor. Estas frequências são:

  • Frequência de alimentação: é a frequência elétrica por exemplo no Brasil o padrão é de 60 Hz;
  • Frequência de rotação: é a frequência real com que o motor está girando, depende da carga que está aplicada;
  • Frequência do campo magnético: é a frequência de alimentação dividida pelo número de polos do motor;

Frequência de escorregamento: ocorre quando o rotor do motor não gira com velocidade síncrona, mas escorrega para trás no campo girante. A frequência de escorregamento é a diferença entre velocidade síncrona e a velocidade do rotor. Esta frequência é calculada multiplicando a frequência de alimentação pelo escorregamento do motor.

Frequência de ranhura: é causada quando as ranhuras do entreferro tanto no estator quanto no rotor geram vibração, pois criam desbalanceamento de forças magnéticas de atração, consequência da variação da relutância do circuito, em função da taxa de passagem pelas ranhuras do estator e do rotor.

Rotor excêntrico ou desbalanceado. Como saber se o defeito é mecânico (Desbalanceamento) ou elétrico (Excêntrico)?

Comparando as frequências na amplitude da vibração quando a corrente de alimentação do motor for interrompida, duas situações podem acontecer. Na primeira a amplitude de vibração decai bruscamente; neste caso o problema é elétrico e pode ser causado por excentricidade do rotor no estator. Em um segundo caso a amplitude decai lentamente; neste caso o problema é mecânico possivelmente devido a desbalanceamento do rotor.

O método da análise de corrente utiliza medidores não-invasivos ao motor para obter o sinal elétrico de entrada das fases do motor, assim é possível efetuar a análise do espectro da frequência de alimentação do motor; é indicada para identificação de barras quebradas no rotor e desbalanceamento de tensão.

O algoritmo utilizado no monitoramento pelo e-MCM foi desenvolvido com o princípio de que a corrente consumida por um motor elétrico não é afetada apenas pela tensão aplicada, mas também pelo comportamento do motor e do equipamento acionado pelo motor. Fazendo uso deste princípio e de cálculos é possível identificar as distorções da forma de onda da corrente, separando as que não foram causadas por distorções na forma de onda da tensão e, portanto, devem ter sido causadas pelo comportamento do motor ou do sistema acionado. Através de uma programação minuciosa, o algoritmo é capaz de comparar a frequência dessas distorções indicando a natureza da causa da falha, calculando a magnitude das distorções gerando a informação que indica a gravidade da falha.

O eMCM utiliza o motor elétrico do equipamento como sendo um sensor. Portanto, qualquer falha que afete o motor, o equipamento, ou o sistema trifásico também é observada pelo eMCM. O sistema baseado em modelo matemático Artesis eMCM detecta também fenômenos semelhantes aos detectados por acelerômetros utilizados em análise de vibração.

A Figura 4 demonstra o modelo utilizado para a análise no e-MCM e a comparação os gráficos de frequência.

analise tensao correnteFigura 4 – Modelo de análise da tensão e corrente (ARTESIS 2020).

Recursos de hospedagem em nuvem são oferecidos pela Artesis IIoT (Internet Industry of Things) que é uma plataforma IIoT de hospedada em nuvem patenteada, onde é possível ao usuário fazer login a partir do seu navegador e de qualquer lugar utilizando dispositivos eletrônicos como smartphone, tablet, notebook etc. Através de um painel interativo que permite visualizar e examinar os relatórios de diagnóstico, e de consumo de energia dos motores elétricos monitorados, e das informações dos equipamentos acionados por estes motores. Proporciona verificar e comparar o progresso histórico das falhas dos equipamentos, gerando informações precisas para apoiar as decisões de planejamento e programação das manutenções. Existe a facilidade de ser utilizada a comunicação através do Wireless, o que permite a comunicação entre os e-MCMs e a plataforma de nuvem Artesis IIoT. Os pacotes de integração estão disponíveis para a comunicação com outras tecnologias, incluindo monitoramento de condições integrado a sistemas como o SCADA, e em aplicações especificas com a interface aos relatórios de gerenciamento do negócio, a Figura 5 mostra a arquitetura da comunicação Wireless:

graficos informacoesFigura 5 - Gráficos e informações https://artesis.com/product/iot

2.1 IIOT VOLTADO PARA A INDÚSTRIA

A complexidade da engenharia cresceu exponencialmente, a busca de práticas inteligentes, confiáveis e conectadas para auxiliar o projeto de produtos, manutenções, inspeções, fez com que os gestores buscassem ferramentas tecnológicas capazes corresponder a tal demanda. A introdução da ferramenta IIot (Internet Industry of Things) permitiu alinha-la aos processos de toda cadeia de produção, manutenção, inspeção de motores, maquinários. A utilização da IIot permitiu também a junção da parte física (hardware), com os recursos de softwares variados, trazendo maior eficiência e eficácia aos processos produtivos, maquinários, equipamentos, motores e monitoramento dos mesmos. A própria máquina fornece elementos que permitem determinar o estado real dos seus componentes desde que seus elementos sejam estudados e verificados com atenção o monitoramento é realizado de forma preditiva analisando a condição do componente. O termo associado a manutenção preditiva é “Predizer”, sendo esse o principal objetivo da mesma, predizer ou prevenir falhas nos equipamentos através de parâmetros indicando sua condição (SPAMER, 2009).

Por meio da IIoT a indústria otimiza seus ativos, reduzindo custos operacionais, além de prover ganho em produtividade.

Com a identificação de falhas em equipamentos e tempo de inatividade de máquinas, através de sensores conectados aos sistemas de controle online, torna-se possível prever situações críticas e rapidamente responder com a melhor solução, utilizando inclusive aprendizado de máquina (machine learning) para acelerar o processo de tomada decisão. Segundo (PINTO e XAVIER, 2020) O homem de manutenção tem reagido rápido a estas mudanças; esta nova postura inclui uma crescente conscientização de quanto uma falha de equipamento afeta a segurança e o meio ambiente, além de impactar na qualidade do produto.

Todo esse cenário nos apresenta um futuro próximo, onde a toda cadeia de suprimentos de uma planta industrial – máquinas, peças, insumos e estoque, serão totalmente controlados via dispositivos IIoT, tornando a competitividade entre os fabricantes cada vez mais atrelada à inovação digital e desenvolvimento de softwares específicos para a indústria.

3. RESULTADOS

Ao ser concluída a instalação do monitoramento online de motores e dos equipamentos acionados pelos mesmos, deve-se ter atenção aos teste de comissionamento, que deve seguir as etapas que irão garantir o perfeito funcionamento da comunicação entre hardware e software, de acessos dos usuários, validar as configurações da parametrização dos níveis de alertas e de alarmes, dos padrões das informações através de relatórios de textos e dos gráficos de cada item monitorado, garantindo a confiabilidade das informações geradas como também a qualidade das imagens dos gráficos e relatórios disponibilizados pelo software.

Nas Figuras 6 e 7 é possível visualizar as telas do software Artesis contendo as informações das análises do histórico do controle e do monitoramento preditivo online, com informações destacadas em forma de gráficos e de textos resumindo as principais informações.

Equipamentos monitoradosFigura 6 – Gráficos de informações dos equipamentos monitorados (Artesis 2020).

Informacoes monitoradasFigura 7 – Informações dos motores e equipamentos monitorados (Artesis 2020).

A Figura 8 é referente ao gráfico com o histórico de tendência da evolução da falha em rolamento monitorado.

Grafico espectroFigura 8 - Gráficos do espectro do monitoramento de rolamentos (Artesis 2020).

Na Figura 9 apresenta um exemplo da utilização do padrão PSD (Power Spectral Density), demostradas no gráfico de monitoramento.

Power spectral densityFigura 9 - Gráficos do espectro do PSD – Power Spectral Density (Artesis 2020).

A Figura 10 é referente ao monitoramento das tendências de uma falha gerada por falta de rigidez adequada em um ventilador de torre de resfriamento acionado por motor elétrico.

Espectro com tendenciaFigura 10 - Gráficos do espectro com a tendência de falha gerada por falta de rigidez em um motor utilizado em torre de resfriamento (Artesis 2020).

4. CONCLUSÃO

O presente estudo propiciou uma conscientização da importância de se utilizar a manutenção preditiva online associada a ferramenta de tecnologia IIoT (coleta e compartilhamento de dados via wireless) junção de software e hardware que permitem o compartilhamento, rastreamento de dados, comunicação em tempo real com informações disponíveis em forma de textos, gráficos, tabelas destacando o desempenho do sistema monitorado, alertas, alarmes, o que facilita a tomada de decisão por parte de seus usuários. Possibilita a compreensão do grande valor dos princípios de um sistema de manutenção eficiente, impedindo paradas desnecessárias e, consequentemente, controlando os custos indesejáveis, permitindo a rápida intervenção caso necessário. A manutenção preditiva é uma filosofia eficaz de estratégia de manutenção baseada na utilização da condição operacional real do equipamento (motor, equipamento e processo) através da monitoração de parâmetros que se correlacionem com o efeito desejado a ser monitorado. Para isso o monitoramento é realizado através de algoritmos específicos que coletam e analisamos parâmetros fazendo uso de modelos matemáticos, desenvolvidos para garantir a exatidão destas análises, estudos e tomadas de decisão. Dentro do contexto da manutenção preditiva, o conhecimento do valor destes parâmetros ao decorrer da operação de um equipamento pode ser fator crucial para a percepção de indicadores de falhas. Desta forma o monitoramento online, permite detectar uma provável falha em um motor em seu estágio inicial de desenvolvimento e medidas corretivas ou preventivas podem ser tomadas antes que a mesma evolua para uma falha funcional, exigindo maiores recursos financeiros ou humanos para que as consequências sejam remediadas ou, no pior dos casos, sem solução ocasionando a interrupção do processo sem previsão de retorno do mesmo. Através do monitoramento online, pequenas perturbações como variações são percebidas na sua fase inicial.

REFERÊNCIAS BAZURTO, A. J., Quispe, E. C., & Mendoza, R. C. (2016). Causes and Failures Classification of Industrial Electric Motor. 2016 IEEE ANDESCON.

COELHO, A. A. R.; COELHO, L. S.; “Identificação de Sistemas Dinâmicos Lineares”. Editora da UFSC, 2004.

DELOITTE. Industry 4.0 Challanges and solutions for the digital transformation and use of exponential Technologies. Disponível em: <https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ch/Documents/manufacturing/ chen-manufacturing-industry-4-0-24102014.pdf>. Acesso em: 19/09/2020.

G.K. Singh and Sa’ad Ahmed Saleh Al Kazzaz, Induction Machine Drive Condition Monitoring and Diagnostic Research-A Survey, Electric Power Systems Research, vol. 64, pp. 145-158, 2003.

MERHEB, N. E. T.; “Notas Técnicas Motores GE-GEVISA NT-01”. GEVISA, 2000

NATIONAL INSTRUMENTS; “Monitoramento de condição para o setor de petróleo e gás”. Documento Tutorial publicado em Jun 28, 2012

PINTO, A. K.; XAVIER, J. N.; “Manutenção: função estratégica”, revisada e ampliada, Rio de Janeiro: Qualitymark, 2020.

http://sustentabilidade.sebrae.com.br/Sustentabilidade/Para%20sua%20empresa/Pu blica%C3%A7%C3%B5es/WEB%20- %20Cartilha%20Efici%C3%AAncia%20Energ%C3%A9tica_15x21cm4.pdf, Acesso em 19/09/2020.

SPAMER, Fernanda Rosa.Técnicas Preditivas de Manutenção de Máquinas Rotativas. 2009. Disponível em: <https://pantheon.ufrj.br/bitstream/11422/7208/1/monopoli10000900.pdf>. Acesso em 19/09/2020.

https://artesis.com/product/e-mcm, Acesso em 12/09/2020

https://artesis.com/product/iot, Acesso em 12/09/2020

https://www.weg.net/institutional/BR/pt/this-is-weg, Acesso em 10/09/2020

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Imagens: As imagens possuem licenças específicas, consulte as respectivas legendas
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DETALHES SOBRE O AUTOR
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Juliana Farah
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APRESENTAÇÃO:

Idealizadora do projeto EELa Engenharia Estratégia Liderança e do grupo de apoio e incentivo as mulheres o EELa para ELAS, compartilha de uma maneira simples e objetiva conhecimentos e experiências em gestão, estratégia, pessoas e engenharia, contribuindo com nossa comunidade e INSPIRANDO as pessoas a acreditarem no seu potencial

FORMAÇÃO ACADÊMICA E EXPERIÊNCIA PROFISSIONAL:

Profissional graduada em Engenharia Mecânica pela Universidade Santa Cecília (2011), Pós graduanda em Competências Comportamentais e Especialista em Engenharia da Confiabilidade, atua há 18 anos na área de Manutenção Industrial, em empresas de médio e grande porte, nacionais e multinacionais, onde solidificou a carreira profissional como Técnica Mecânica, Analista de Vibração, Engenheira Mecânica, Coordenadora Técnica de Paradas de Manutenção e Gerente de Manutenção com ênfase em Engenharia de Confiabilidade e Manutenção. Docente da Pós Graduação em Engenharia da Confiabilidade na Universidade Santa Cecília, presencial e online.


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