Manutenção inteligente : fusão de sensores aplicada na detecção de falhas em atuadores elétricos

Abstract

Os avanços na área de sensores e transdutores e na integração destes com softwares de aquisição de dados possibilitou que se reunissem dois elementos fundamentais para a elaboração de um sistema de manutenção inteligente: o monitoramento em tempo real dos parâmetros do sistema e a variedade de aplicações e técnicas matemáticas possíveis em uma ferramenta computacional. Tais sistemas de manutenção inteligente permitem diagnosticar as falhas de um determinado equipamento, determinar a origem e a causa da falha e até mesmo prever quando novas falhas acontecerão de acordo com os dados históricos do equipamento monitorado. Surgiram, então, algumas iniciativas no desenvolvimento e padronização de sistemas de manutenção inteligente. Uma dessas iniciativas foi desenvolvida pelo Intelligent Maintenance Systems Center (ou simplesmente IMS Center), que desenvolveu uma metodologia para a abordagem sistemática em sistemas de diagnóstico, e tem como missão transformar as práticas tradicionais de manutenção de “falha e conserto” em uma metodologia de “prever e prevenir”. Este trabalho apresenta a utilização desta metodologia, aplicando-se fusão de sensores e os pacotes computacionais desenvolvidos pelo consórcio IMS na detecção de falhas em uma bancada de testes composta por um atuador elétrico, onde é possível efetuar diferentes simulações de funcionamento nesta máquina e analisar o seu comportamento. Com a avaliação do desempenho deste sistema através dos pacotes computacionais, foi possível concluir que, quando projetada corretamente, uma arquitetura de fusão de sensores pode melhorar significativamente a qualidade do sensoriamento do processo.

The advances in sensors and transducers and their integration with data acquisition software allowed the gathering of two key elements for the development of an intelligent maintenance system: the real-time monitoring of system parameters and the variety of applications and techniques possible in a mathematical software tool. Such intelligent maintenance systems enable fault diagnosing of a particular piece of equipment, determining the root and cause of failures and even predicting when new failures will happen according to historical data from the monitored equipment. Accordingly, some initiatives in the development and standardization of intelligent maintenance systems emerged. One such initiative was developed by the Intelligent Maintenance Systems Center (or simply IMS Center), which developed a methodology for the systematic approach in diagnosing systems, and aims to transform the traditional maintenance practices from "fail and fix" in a methodology "predict and prevent." This work presents the use of this methodology, using sensor fusion and computational packages developed by the IMS consortium in the detection of faults in a test bench consisting of an electric actuator, where it’s possible to perform different operating simulations on this machine and to analyze its behavior. By evaluating the performance of this system through the computational packages, it was concluded that, when properly designed, sensor fusion architecture can significantly improve the quality of the sensing of the process.