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Título: Proposta de curso para capacitação em identificação de defeitos em equipamentos por análise de vibrações mecânicas.
Autor(es): Silva, Thiago Rodrigo Gomes da
Orientador(es): Guimarães, Gustavo Paulinelli
Membros da banca: Sousa, Diogo Antônio de
Barboza, Ana Paula Moreira
Guimarães, Gustavo Paulinelli
Palavras-chave: Engenharia mecânica - vibração
Máquinas - manutenção e reparos - manutenção preditiva
Processamento de sinais
Inteligência artificial
Data do documento: 2024
Referência: SILVA, Thiago Rodrigo Gomes da. Proposta de curso para capacitação em identificação de defeitos em equipamentos por análise de vibrações mecânicas. 2024. 92 f. Monografia (Graduação em Engenharia Mecânica) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.
Resumo: Muitos equipamentos são levados ao sucateamento precoce devido a falhas em função da falta de manutenção ou por manutenção realizada de forma inadequada. A vibração mecânica pode acelerar de forma considerável o processo de falha em estruturas, ou componentes de máquinas, devido a fadiga do material por variação cíclica da tensão induzida. Portanto é de fundamental importância a capacitação técnica profissional dos colaboradores do setor de manutenção principalmente em micro regiões onde existam processos de produção com alto índice de manutenção. Um aspecto fundamental na manutenção preditiva é que o profissional seja bem treinado, conheça dos processos e técnicas necessárias à sua realização. Este trabalho tem por objetivo apresentar a base teórica da vibração mecânica correlacionando-a aos métodos de coleta e processamento de sinais. Pontos importantes da coleta, como normas, instrumentação e monitoramento de equipamentos são tratados em detalhes. Recursos atuais, como uso de inteligência artificial, são apresentados e correlacionados aos métodos tradicionais de monitoramento. Como recurso didático, três abordagens são propostas: a capacitação teórica, o uso de simulação computacional e a utilização de bancadas didáticas. Como resultado, uma série de casos de diagnose de defeitos tais como de desbalanceamento, desalinhamento e em mancais de rolamento são abordados de forma didática e ilustrativa com a sugestão de utilização de uma bancada didática para simulação de estudos de caso. Ao final, são realizadas recomendações de como a análise de vibrações pode ser relacionada a outras áreas de atuação, para além da manutenção ou até mesmo da mecânica, tal como monitoramento de sismos e taludes.
Resumo em outra língua: Many pieces of equipment undergo premature scrapping due to failures resulting from a lack of maintenance or inadequate maintenance practices. Mechanical vibration can significantly accelerate the failure process in structures or machine components due to material fatigue induced by cyclic stress variation. Therefore, the professional technical training of maintenance sector employees, especially in regions with high maintenance demand in production processes, is of fundamental importance. A crucial aspect of predictive maintenance is that professionals are well-trained and knowledgeable about the processes and techniques required for its implementation. This work aims to present the theoretical foundation of mechanical vibration, correlating it with signal collection and processing methods. Important aspects of collection, such as standards, instrumentation, and equipment monitoring, are detailed. Current resources, such as the use of artificial intelligence, are introduced and correlated with traditional monitoring methods. Three instructional approaches are proposed: theoretical training, the use of computer simulation, and the use of educational setups. As a result, a series of defect diagnosis cases, such as imbalance, misalignment, and bearing faults, are didactically and illustratively addressed, with the suggestion of using an educational setup for case study simulations. In conclusion, recommendations are made on how vibration analysis can be related to other fields beyond maintenance or even mechanics, such as seismic and slope monitoring.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6419
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