DESENVOLVIMENTO DE FERRAMENTA VIRTUAL PARA ANÁLISE DE SINAIS DE VIBRAÇÕES EM MÁQUINAS ROTATIVAS

1. DESENVOLVIMENTO DE FERRAMENTA VIRTUAL PARA ANÁLISE
DE SINAIS DE VIBRAÇÕES EM MÁQUINAS ROTATIVAS
GOMES, MARCELL L. N., BRAGA, DANILO DE S., SOEIRO, NEWTON S.,
Grupo de Vibração e Acústica, FEM - UFPA.
RESUMO
A análise de vibração é um dos mais eficientes métodos de identificação de defeitos em máquinas, visto
que ela se baseia no conhecimento das condições do equipamento, através de medições periódicas, de
forma a evitar paradas inesperadas e substituição desnecessária de peças. Atualmente, as empresas estão
utilizando cada vez mais a instrumentação virtual, em seus departamentos de engenharia de manutenção.
Uma ferramenta virtual é uma rotina desenvolvida em uma linguagem de programação, que simula um
equipamento real no computador, pois apresenta botões, controles, LED’s, gráficos e demais funções. Em
relação a máquinas rotativas, pode-se desenvolver várias metodologias de diagnostico de defeitos. Em
virtude disso, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta virtual que auxilie
no diagnostico de defeitos, que tem como base a plataforma LabVIEW. Esta ferramenta é composta por
diversas rotinas responsáveis pela aquisição de sinais de vibração, arquivamento de dados e visualização
de sinais. Além disso, foram aplicadas as técnicas de análise de sinais, tais como: Nível Global, Fator de
Crista, Curtose e Análise Espectral. A validação do aplicativo foi realizada através de medições em uma
bancada experimental, onde foram induzidos defeitos no rolamento, composta basicamente de um motor
AC de ½ HP, eixos e discos rotativos.
ABSTRACT
Vibration analysis is one of the most efficient methods of identifying defects in machinery, since it is
based on knowledge of equipment condition through periodic measurements, to avoid unexpected
downtime and unnecessary parts replacement. Atualmente, as empresas estão utilizando cada vez mais
instrumentação virtual, em seus departamentos de engenharia de manutenção. Uma ferramenta virtual é
uma rotina desenvolvida em uma linguagem de programação, que simula um equipamento real no
computador, pois apresenta botões, controles, LED’s, gráficos e demais funções. Regarding rotary
machines, can develop several methods of diagnosis of faults. As a result, this paper aims at developing a
virtual tool to assist in diagnosing faults, which is based on the LabVIEW platform. This tool consists of
several routines responsible for the acquisition of vibration signals, data archiving and visualization of
signals. In addition, the follow techniques were applied: Global Level, Crest Factor, Kurtosis and Spectral
Analysis. The validation of the application was done by measurements in an experimental bench, where
defects were induced in the bearing, consisting basically of a ½ HP AC motor, axles and rotating disks..
Palavras-chave: Defeitos. Máquinas Rotativas. Instrumentação Virtual. LabVIEW.

2. 1. INTRODUÇÃO
A preocupação com a manutenção de máquinas rotativas está cada vez mais presente em
trabalhos publicados e teses apresentadas atualmente sobre o assunto, dentre os quais têm sido
bastante enfatizadas as técnicas de manutenção preditiva, principalmente aquela que se baseia na
análise de sinais de vibração (SILVA, 2011).
No mercado existem diversos instrumentos quem fazem a coleta e análise desses sinais. No
entanto, muitas vezes se torna inviável a aquisição de tais equipamentos devido ao seu alto custo.
Como alternativa, vem crescendo a utilização da instrumentação virtual, tornando possível ao
usuário o desenvolvimento de sistemas aplicativos que permitem a execução de determinadas
tarefas, visando facilitar, automatizar e acelerar processos que geralmente seriam muito
demorados e muito caros do ponto de vista econômico (TAMARA, 2008).
Com base nisso, o trabalho realizado propôs o desenvolvimento de um programa computacional
objetivando a análise de sinais de vibração em máquinas rotativas, utilizando a plataforma
LabVIEW, apresentando um módulo para o cálculo de frequências características de defeitos em
rolamentos.
2. DESENVOLVIMENTO
2.1.Técnicas de análise de sinais de vibração
A medição e análise de sinais de vibração possibilitam a identificação de falhas nos estágios
iniciais, antes da quebra do equipamento. Este procedimento pode ser melhorado através da
utilização de técnicas de análise de sinais, indicando o nível de vibração da máquina e o
componente que apresenta defeito, a partir de frequências previamente conhecidas. As técnicas
de análise de sinais comumente utilizadas para identificação de defeitos em máquinas são: Nível
Global, Fator de Crista, Curtose e Análise Espectral.
2.1.1. Nível Global
Para medir o valor eficaz ou o valor RMS (raiz média quadrática) do sinal, proveniente de um
transdutor utiliza-se o Nível Global de vibrações. Realiza-se a análise através de medições
periódicas e os valores podem ser mostrados posteriormente em um gráfico. Desta maneira é
possível monitorar a evolução da anomalia na máquina ao longo do tempo. Este tipo de técnica
nada mais do que apresenta a condição do equipamento, não informando o tipo de defeito ou
qual o componente mecânico que apresenta falha. Logo, esta técnica constitui-se em um primeiro
estágio para o processo de monitoração de máquinas através da análise de vibrações.
2.1.2. Fator de Crista (FC)
A relação entre o valor de Pico e o valor RMS é chamado de Fator de Crista (FC), como mostra a
Eq. 01:
[Eq. 01]

3. Silva (2011) indica em seu trabalho que o Fator de Crista pode ser obtido por meio de medições
periódicas, resultando em um gráfico FC em função do tempo, como exposto na Fig. 01.
Figura 01. Fator de Crista em função do tempo
Fonte: Silva, 2011.
os rolamentos, de uma maneira geral, devem ser substituídos na transição do 2º para o 3º estágio,
ou seja, quando se tornar evidente uma redução do Fator de Crista. Isto ocorre porque quando a
máquina não possui defeito o nível de vibração é baixo, logo tanto o valor RMS quanto o valor
de pico são baixos.
2.1.3. Curtose
O quarto momento estatístico central normalizado pelo desvio padrão é definido como curtose,
na quarta potência do sinal de vibração, indicado na Eq. 02:
* + ∫ [ ( ) ] ( ) [Eq. 02]
onde x(t) representa o sinal de vibração; μ é a média do sinal; p(x) é a densidade de
probabilidade de x(t); σ é o desvio padrão. O uso da curtose (k) consiste na ideia de avaliar a
presença de um defeito através da função densidade de probabilidade. O Fator de Curtose obtido
para mancais em bom estado é igual a 3. Porém, com o surgimento e desenvolvimento da falha,
os valores deste fator tendem a aumentar (MESQUITA ET AL, 2002). Recomenda-se sempre o
uso de técnicas complementares ao utilizar a técnica da curtose, uma vez que esta não consegue
localizar um defeito.
2.1.4. Análise Espectral
A análise espectral é uma técnica que consiste em analisar o sinal de vibração a partir do
espectro de frequência, convertendo o sinal do domínio do tempo, através de um procedimento
matemático chamado de “Transformada Rápida de Fourier” ou, simplesmente, FFT. Os
parâmetros fundamentais da análise espectral são: a amplitude e a frequência, visto que a
amplitude do sinal indica a gravidade do problema e a frequência indica o componente ou o tipo

4. de defeito. Para realizar de forma adequada uma análise através de espectro de frequência de
vibração, primeiramente é necessário conhecer as frequências que estão relacionadas com a
condição normal de funcionamento, para posterior relação com as frequências que estão
associadas com a presença eventual de um defeito e como elas interferem no espectro. Os
defeitos em rolamentos podem ser identificados pela presença de frequências características. Ao
contrário da maioria das frequências de vibração geradas por componentes mecânicos, essas
frequências são verdadeiramente frequências de defeito. Isto é, elas só estarão presentes nos
espectros de vibração quando os rolamentos estiverem realmente defeituosos ou, pelo menos,
quando seus componentes estiverem sujeitos a tensões e deformações excessivas que poderão
induzir uma falha. Os rolamentos com defeitos sobre suas pistas, esferas ou rolos, usualmente
causam vibração em altas frequências. Essas frequências são várias vezes a velocidade de
rotação do eixo, porém não são múltiplos inteiros desta rotação. As equações que regem o
cálculo das frequências de defeito nos componentes de um rolamento são as mostradas a seguir:
* + [Eq. 03]
* + [Eq. 04]
[ ( ) ] [Eq. 05]
* + [Eq. 06]
onde a Eq. 03 representa o defeito na pista externa; a Eq. 04 representa o defeito na pista interna;
a Eq. 05 o defeito nos elementos rolantes e a Eq. 06 representa o defeito na gaiola. Estes defeitos
foram induzidos no rolamento da bancada utilizada nos experimentos finais, com o intuito de
demonstrar a funcionalidade do aplicativo desenvolvido.
2.1.5. Técnica do envelope utilizando a transformada de Hilbert
Os impactos ocasionados por um defeito no rolamento geram vibração que excita frequências de
ressonância em algum componente do rolamento ou máquina. A técnica do envelope se define
em filtrar o sinal de aceleração por um filtro passa-banda em torno da frequência de ressonância
para eliminar as outras frequências, como as frequências geradas por desbalanceamento do eixo,
engrenamento e ruídos. De acordo com Mesquita et Al (2002), esta técnica é aplicada facilmente
para detecção de defeitos na pista externa, mas para defeitos na pista interna e nos elementos
rolantes, muitas linhas adicionais surgem no espectro devido à modulação com a rotação,
dificultando a análise.

5. 2.1 Desenvolvimento do programa
O software LabVIEW desenvolvido pela National Instruments é ideal para sistemas de medição
e controle, oferecendo de maneira prática e intuitiva os recursos para programação gráfica com o
objetivo de resolver problemas e controlar os processos que se julguem necessários ao usuário. O
software possui as telas “painel frontal” que representa a tela de interface do usuário e o
“diagrama de blocos”, contendo o código fonte do programa. A figura (2) representa a
programação para a aba de visualização/aquisição dos sinais aquisitados e a programação para a
aba de configuração do acelerômetro.
Figura 2: Abas de Aquisição/Visualização e parâmetros de configuração.
A Fig. (3) mostra o algoritmo de programação para o cálculo das frequências características de
defeitos em rolamentos, presente na aba “rolamento”.
Figura 3: Cálculo das frequências características de defeitos em rolamentos.
Para a realização da técnica do envelope, o sinal é primeiramente filtrado. De acordo com
Mesquita (2008) um filtro tem como função remover as partes indesejadas de um sinal, como o
ruído, assim como extrair partes úteis do mesmo, como uma determinada faixa de frequência que
se deseja analisar. Neste caso foi utilizado um filtro passa-banda, permitindo a passagem de
apenas uma faixa de frequência (500 à 2000 Hz). Após este procedimento, deve ser realizada a
transformada de Hilbert para a realização da técnica do envelope e são calculadas as frequências

6. de defeito específicas para os componentes do rolamento, com as já inseridas equações presentes
na literatura (ANTONIOLLI, 1999). São calculados também os novos valores de RMS, pico e
fator de crista. Realiza-se a FFT do sinal “envelopado” para a melhor detecção dos defeitos em
rolamentos nas máquinas rotativas. Toda a programação pode ser visualizada na Fig. (4).
Figura 4: Codificação da técnica do envelope.
3. RESULTADOS E DISCUSSÕES
A bancada utilizada na medição foi desenvolvida pelo Grupo de Vibrações e Acústica e possui:
eixo circular de 75 cm de comprimento, acoplamento, disco rotativo com furos rosqueados para
introdução de desbalanceamentos e um rolamento. O sensor de vibração utilizado na bancada foi
um acelerômetro do tipo piezoelétrico. Os elementos piezoelétricos têm a propriedade de
produzir uma tensão elétrica em determinado eixo quando comprimido em outro (TAMARA,
2008). Este acelerômetro é da marca PCB Piezotronics Inc, apresenta sensibilidade de 104,5
mV/g e funciona na faixa de frequência de 1 a 7000 Hz. Durante os experimentos foi adotado a
frequência de rotação da máquina de 20 Hz. Para Almeida e Góz (2000) e Benevenuti (2004) os
defeitos em rolamentos podem ocorrer nos seus diferentes componentes e, geralmente, estes
defeitos evoluem com certa lentidão, emitindo sinais com bastante antecedência da falha final,
que pode ocorrer por travamento ou ruptura dos componentes. Defeitos típicos que evoluem
desta maneira são: riscos nas pistas, nos roletes ou em esferas, trincas, corrosão, erosão e
contaminação. O processo de degradação de um rolamento pode se iniciar na pista externa ou
interna, em um dos elementos rolantes (rolos ou esferas) ou na gaiola, alastrando-se
posteriormente aos demais componentes.

7. O painel frontal apresentou os gráficos gerados com a medição dos sinais simultaneamente
aquisitados na bancada de testes, assim como os valores de Fator de Crista, Pico e Curtose.
Após a indução dos defeitos, a aba do rolamento apresentou os resultados dos defeitos na pista
interna e externa e os defeitos na gaiola e no elemento rolante simultaneamente. Os resultados
obtidos são mostrados na Fig. (5).
Figura 5: Dados aquisitados na bancada de testes.
Com a tabela 1 é possível visualizar melhor os resultados obtidos.
Tabela 1: Frequências com indicativo de defeitos no rolamento.
Defeito Gaiola Elem. Rolante Pista Int. Pista Ext.
Frequência (Hz) 7,01 60,71 168,2 311,7
No painel frontal, as frequências características de defeitos no rolamento são discretizadas no
gráfico. A frequência de rotação da bancada rotodinâmica mediu 20 Hz, sendo caracterizada na
cor azul, o pico de defeito na gaiola na cor amarela, o pico de defeito no elemento rolante na cor
vermelha, o pico de defeito na pista externa na cor verde e o pico de defeito na pista interna
caracterizada na cor preta, estes resultados podem ser observados na Fig. (6).
Figura 6. Discretização dos defeitos no rolamento

8. 4. CONCLUSÕES
Através do estudo das falhas e defeitos característicos nos elementos de um rolamento, dos
efeitos de vibração em máquinas rotativas e das técnicas de análise de sinais utilizadas para o
tratamento de dados e diagnóstico de defeitos, foi possível desenvolver o programa para a
aquisição e análise de sinais de vibração, utilizando a plataforma LabVIEW.
Com o auxílio da ferramenta “case”, presente no LabVIEW, o módulo do cálculo das
frequências de defeitos em rolamentos não precisou ser desenvolvido em um diagrama de blocos
diferente, ou seja, a programação não foi dividida em mais de um software executável.
Um rolamento danificado foi utilizado na validação do programa, sendo possível calcular a
frequência característica de 4 defeitos presentes neste elemento da máquina rotodinâmica.
Este instrumento virtual é muito prático, intuitivo e economicamente viável, uma vez que pode
ser instalado em um computador portátil conectado à placa de aquisição substituindo
instrumentos de medição físicos que, geralmente, são muito caros.
REFERÊNCIAS
ALMEIDA, Márcio Tadeu; GÓZ, Ricardo Damião Sales. Análise de Vibrações II – Rolamentos e
Engrenagens. Apostila do Curso de Análise de Vibração da FUPAI, Itajubá – MG. 2000.
ANTONIOLLI, Edilar Bento. Análise Comparativa das Técnicas de Medição e Análise das Vibrações,
Aplicadas na Manutenção Preditiva. 1999. 124 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) –
Universidade Federal de Santa Catarina, Santa Catarina.
BENEVENUTI, Érion de Lima. Metodologia Para Monitoração e Diagnóstico de Vibração das Bombas
Moto operadoras do Circuito Primário de Refrigeração do Reator IEA-R1.2004. 220f. Dissertação
(Mestrado em Ciências na Área de Tecnologia Nuclear – Reatores) –Programa de Pós- Graduação do Instituto
de Pesquisas Energéticas e Nucleares, Autarquia Associada á Universidade de São Paulo, São Paulo.
MESQUITA, Alexandre Luiz. Amarante. Sensores e Filtros. Apostila da disciplina Análise de Vibrações em
Máquinas – Universidade Federal do Pará, Belém – PA, 2008.
MESQUITA, A. L. A. et al., 2002, “Detecção de Defeitos em Rolamentos Usando Transformadas Tempo –
Frequencia – Comparação com Análise de Envelope”. Mecánica Computacional Vol.XXI, PP. 1983 – 1954.
SILVA, Ednelson. Diagnóstico de Defeitos Mecânicos em Máquinas Rotativas Usando Lógica Fuzzy
Baseada no Espectro Completo de Vibrações. 2011.170f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) –
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Universidade Federal do Pará, Pará.
TAMARA, Roberta. Desenvolvimento De uma Ferramenta Virtual para Análise de Vibração em Máquina
Rotativa: Aplicação em uma Bancada Didática. 2008. 122f. Trabalho de Conclusão de Curso – Universidade
Federal do Pará, Pará.