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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: Análise de índices extraídos de sinais de vibração para diagnóstico de uma caixa de engrenagens
metadata.dc.creator: Dávila, Kétlen Salvino
metadata.dc.contributor.advisor1: Louzada Neto, Junout Martins
metadata.dc.contributor.referee2: Martins, Paulo Roberto Oliveira
metadata.dc.contributor.referee3: Lago Neto, João Caldas do
metadata.dc.description.resumo: Engrenagens, elementos de máquinas amplamente utilizadas na indústria, são responsáveis por grande parte das paradas de diversos equipamentos, de forma que uma manutenção corretiva pode ser dispendiosa. Assim, metodologias que permitam o diagnóstico desses dispositivos em pleno funcionamento fazem-se necessárias, abordando o problema no âmbito da manutenção preditiva, através de um modelo que seja tão realista o quanto possível. Este trabalho avalia uma fratura em um dente, falha recorrente em engrenagens e analisa sinais de vibração para um sinal saudável e para sinais em que existem diferentes níveis de fratura. No modelo, as fraturas são constituídas por uma série de incrementos retos com angulações variáveis e os sinais são avaliados através de índices, a saber: Média, Variância, RMS, Skewness, Kurtosis, Sr, Sα e Fator de Forma. Primeiramente, observa-se que a rigidez de engrenamento tende a diminuir com o aumento da fratura e então passa-se a analisar os sinais de vibração, que apresentam picos periódicos que se destacam proporcionalmente ao aumento da fratura. Para o modelo adotado, tanto o pinhão quanto a coroa fornecem bons referenciais para análise. Na avaliação dos índices, observa-se que a Média e o RMS apresentam as melhores desempenhos no diagnóstico precoce da fratura, enquanto índices como Skewness, Kurtosis, Sr e Sα apresentam valores de respostas maiores, porém com diagnóstico tardio, por fim, a Variância e o Fator de Forma apresentam desempenhos medianos. Conclui-se que o ideal é uma análise combinada desses índices.
Abstract: Gears are machine parts widely implemented in industry, and several problems different equipment present are due to cog issues, making corrective maintenance potentially expensive. Techniques that allow for diagnosis while these dispositives are operational are therefore necessary, addressing the problem in the context of predictive maintenance, through a model as realistic as possible. This work studies vibration signals for a healthy signal and for a signal where different fracture levels are present. In this model, the fractures consist of a series of straight increments with variable angles, and we evaluate the signals through a number of different indices, namely: Mean Value, Variance, RMS, Skewness, Kurtosis, Sr, Sα and Form Factor. Firstly, it is observed that the stiffness of meshing tends to decrease with the increase of the fracture, and then the vibration signals, which have periodic peaks that protrude in proportion to the increase of the fracture, are analyzed. For the model adopted, both the pinion and the gear provide good references for analysis. In the evaluation of the indices, it is observed that the Mean and the RMS present the best performances in the early diagnosis of the fracture, while indices such as Skewness, Kurtosis, Sr, and Sα present higher values of responses, with, however, a slower diagnosis rate. Finally, the Variance and the Form Factor present medium performances. We concluded that the ideal scenario involves a combined analysis of the previous indices.
Keywords: Vibração
Parâmetros estatísticos
Manutenção Preditiva
Método dos Elementos Finitos
Caixa de Engrenagens
metadata.dc.subject.cnpq: ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
metadata.dc.publisher.department: Faculdade de Tecnologia
Departamento de Engenharia Mecânica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/5555
metadata.dc.subject.controlado: Método de Elementos Finitos
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