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TESE DE DOUTORADO DO DR. CESAR SOTO SOBRE MONITORAMENTO BASEADO EM CONDIÇÃO, AVALIADA COM DISTINÇÃO E LOUVOR

8 de mayo de 2023

A tese de doutorado do Sr. Cesar Soto Ocampo "Desenvolvimento de um sistema de monitoramento de condições para máquinas rotativas: aplicação para suporte de rolamentos de eixos ferroviários", que lhe permitiu para a obtenção do título de Doutor em Engenharia Industrial, com a qualificação máxima (distinção e louvor),






O maior ativo do CITEF é constituído pela sua equipe humana, e um bom exemplo disso é a tese de doutorado do Sr. Cesar Soto Ocampo "Desenvolvimento de um sistema de monitoramento de condições para máquinas rotativas: aplicação para suporte de rolamentos de eixos ferroviários", que lhe permitiu para a obtenção do título de Doutor em Engenharia Industrial, com a qualificação máxima (distinção e louvor), e que foi desenvolvida no CITEF sob a orientação do professor José Manuel Mera Sánchez de Pedro.


A investigação desta tese é direcionada à implementação de estratégias de monitoramento de condição cujo objetivo é avaliar o estado dos rolamentos de caixa de eixo ferroviário. O principal objetivo é utilizar parâmetros de aparecimento imediato como, por exemplo, sinais de vibração, a partir dos quais é possível identificar a presença de anomalias com antecedência suficiente. Isto permite desenvolver um plano de manutenção adaptado ao estado de cada elemento, bem como reduzir o tempo e o custo de intervenção, paradas inesperadas e riscos e custos associados a avarias.


A revisão inicial da literatura mostrou que as principais barreiras que limitam a implementação das estratégias de monitoramento de condições (baseadas em sinais de vibração) recaem sobre o custo dos diferentes equipamentos de registro e sobre a complexidade das diferentes metodologias de diagnóstico. Diante disso, a tese visa eliminar essas dificuldades desenvolvendo, por um lado, um sistema de aquisição de dados baseado em componentes de baixo custo e alto desempenho e, por outro lado, uma metodologia de diagnóstico intuitiva e de fácil implementação baseada em mapas de contorno.


Dessa forma, a pesquisa desenvolvida nesta tese deu origem às seguintes publicações:

Artigos

  • Soto-Ocampo, C. R., Mera, J. M., Cano-Moreno, J. D., & Garcia-Bernardo, J. L. (2020). Low-Cost, High-Frequency, Data Acquisition System for Condition Monitoring of Rotating Machinery through Vibration Analysis-Case Study. Sensors, 20(12), Article 12. https://doi.org/10.3390/s20123493. SJR 0.8 (Q1)
  • Soto-Ocampo, C. R., Cano-Moreno, J. D., Mera, J. M., & Maroto, J. (2021a). Bearing Severity Fault Evaluation Using Contour Maps—Case Study. Applied Sciences, 11(14), Article 14. https://doi.org/10.3390/app11146452. SJR 0.51 (Q2)

Congressos internacionais 

  • Soto-Ocampo, C. R., Cano Moreno, J. D., & Mera, J. M. (2022). Construction of fault evolution maps for railway bearing damage level assessment. 213, 67-79. https://doi.org/10.2495/CR140351
  • Soto-Ocampo, C. R., Cano-Moreno, J. D., Mera, J. M., & Gil González, R. (2022). Método de diagnóstico de fallas de rodamientos basado en mapas de contorno. 2, 172-183. https://doi.org/10.5944/bicim2022.333

Bancos de dados

  • Soto-Ocampo, C., Mera, J., Cano-Moreno, J., & Garcia, José. (2020). Bearing Database, Induced Failure Test Data on Rolling Elements of a Spherical Roller Bearing (FAG 22205E1KC3) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.3898942
  • Soto-Ocampo, C. R., Cano-Moreno, J. D., Mera, J. M., & Maroto, J. (2021b). Bearing Database—Combined Failure, Failure-induced vibration recordings on outer race and rolling elements of a spherical roller bearing (FAG 22205E1KC3) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5084405

O trabalho desenvolvido nesta tese é apresentado a seguir: 


Sistema de Aquisição de Dados (DaQ)


No desenvolvimento do DaQ, foram considerados os requisitos essenciais para analisar o estado dos rolamentos por meio da análise de vibração. Um dos principais objetivos é a instrumentação das quatro caixas de eixo de um truque ferroviário, o que exige, pelo menos, quatro canais de registro. Da mesma forma, considera-se que ele tem uma resolução de 16 bits, comparável a equipamentos comerciais. Além disso, é necessário considerar que a frequência da amostra que o equipamento deve obedecer para captar os sinais de vibração dos rolamentos é de 50 kHz em cada um dos seus canais. Por fim, o objetivo é que seja um módulo do DaQ completo, composto por uma CPU e uma placa de conversão.


Para atender a esses benefícios, neste trabalho foi usado um computador de placa única Raspberry Pi 3 B+ (RPi) como unidade de CPU. Tendo em vista as vantagens que apresenta, possui um sistema operacional independente, é compatível com várias linguagens de programação, armazenamento de dados é realizado na memória interna do RPi e a característica mais representativa é que permite uma conexão remota. 

Quanto ao cartão de conversão, foram incorporados quatro canais de registro vinculados a um multiplexador, que irá se encarregar de comandar a conexão de cada um dos canais conectados e reter os dados até que o conversor de 16 bits de resolução faça o seu trabalho. Deve-se destacar que o software de controlo e gestão da captura de dados está instalado na memória do RPi, pelo que é possível efetuar este controlo por ligação remota.


Para avaliar o funcionamento deste DaQ, foram realizadas algumas tarefas de validação, capturando sinais de ondas conhecidas e sinais de vibração associados ao estado dos rolamentos. Em cada um desses casos, observou-se um ótimo desempenho na captura de dados, tanto na identificação da frequência da onda conhecida, quanto na avaliação da frequência e dos modos clássicos de falha dos componentes do rolamento avaliados. Esses testes de avaliação nos permitiram determinar o desempenho máximo de trabalho, atingindo uma frequência da amostra de até 200 kHz. Com esse desempenho, é possível demonstrar a possibilidade de desenvolvimento de equipamentos de aquisição de dados de baixo custo e alto desempenho, bem como a viabilidade de implementá-los em tarefas de monitoramento de condições de um rolamento. As principais características do DaQ desenvolvido neste estudo são apresentadas a seguir:

 
 

  • 16 bits de resolução 
  • Alimentação de 5V
  • 4 canais de registro
  • Alta frequência da amostra em cada canal 
  • Armazenamento direto de dados
  • Controle da captura de dados por remoto
  • Equipamento portável e de fácil implementação
  • Equipamento polivalente
  • Baixo custo 


Metodologia do diagnóstico


Foram considerados os critérios a seguir como bases conceituais desta metodologia:


  • Fundamentos dos rolamentos oscilatórios. Este equipamento apresenta uma assinatura vibratória própria, criada pela interação dos componentes que o compõem. Desta forma, estabelece-se uma relação entre o estado da superfície dos referidos componentes e a amplitude da sua frequência de trabalho.
  • Características construtivas de mapas de contorno. Essas ilustrações têm sido amplamente utilizadas para caracterizar ambientes em diferentes níveis de altura (como, por exemplo, em topografia, meteorologia, navegação, etc.), com a incorporação de isolinhas. A partir disso, é possível estabelecer uma relação das três variáveis ​​que descrevem o referido ambiente ou espaço.


Esta tese usa mapas de contorno para caracterizar diferentes registros que descrevem o comportamento do rolamento ao longo do tempo (consulte Figura 2), estabelecendo uma relação entre a frequência da falha, sua amplitude e o nível de falha em que está localizado. Desta forma, os estados futuros do rolamento podem ser avaliados com base na caracterização dos mapas de evolução de falhas previamente criados. Além disso, esta metodologia foi complementada com modelos de previsão baseados em regressões lineares múltiplas, o que permite definir o nível de falha em que se encontra e a magnitude da falha em questão.


A validação dessa metodologia foi desenvolvida em duas fases. Em uma primeira instância, foram criados os respetivos mapas de evolução de falhas, estimou-se o modelo de previsão e, por fim, realizaram-se testes de precisão de diagnóstico, utilizando registos de um primeiro teste. Isso possibilitou atingir 91% de precisão no diagnóstico do estudo de caso.


Por fim, esses mapas de evolução de falha e modelo de previsão foram usados ​​para avaliar os registros de um segundo teste com diferentes magnitudes de falha. Nessa etapa, observou-se um grande desempenho da metodologia no diagnóstico.

Isso mostra que os mapas de contorno são uma ferramenta poderosa para caracterizar o comportamento dos componentes do rolamento e, quando associados a modelos de previsão, é possível estabelecer uma relação não apenas com o nível de falha, mas também com a área afetada. Uma das propriedades mais representativas da metodologia é a confiabilidade no diagnóstico de registros entre estado ótimo de funcionamento e o estado que apresenta anomalias, em que em nenhum dos casos analisados ​​houve falsos positivos ou falsos negativos. Soma-se a isso o fato de ser uma técnica ilustrativa e, portanto, de fácil interpretação, que não exige um alto nível de treinamento por parte do analista.



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