Diagnóstico Preditivo de Avarias em Motores de Indução Trifásicos com MCSA e Teoria de Conjuntos Aproximados

Transcrição

1 Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica Diagnóstico Preditivo de Avarias em Motores de Indução Trifásicos com MCSA e Teoria de Conjuntos Aproximados Erik Leandro Bonaldi Itajubá, Março de 005

2 Erik Leandro Bonaldi Diagnóstico Preditivo de Avarias em Motores de Indução Trifásicos com MCSA e Teoria de Conjuntos Aproximados Tese apresentada à Universidade Federal de Itajubá para obtenção do grau de Doutor em Ciências em Engenharia Elétrica. Área de Concentração: Sistemas de Potência Orientador: Luiz Eduardo Borges da Silva Co-orientador: Luiz Francisco Pontin Itajubá, Março de 005

3 Ao meu filho Paulo Augusto Bonaldi Neto

4 Agradecimentos Aos professores Luiz Eduardo, Germano e Pontim pela orientação, incentivo e amizade que resultaram neste trabalho. Aos meus pais que sempre me incentivaram e apoiaram minhas decisões, torcendo pelo meu sucesso. Aos amigos da PS Soluções por transformar em realidade um sonho. A CAPES pelo apoio financeiro. As empresas SIEMENS, ALCAN, NOVELIS, CST, MAHLE e CSN por permitirem a utilização dos casos reais na tese. E finalmente, a Deus que sempre me ilumina no momento certo. i

5 Sumário Agradecimentos... i Sumário... ii Resumo... v Abstract...vi Lista de Figuras...vii Lista de Tabelas...xii Lista de Nomenclatura e Símbolos...xiii CAPÍTULO... INTRODUÇÃO.... _ Considerações Iniciais.... _ Estabelecimento dos Problemas....3 _ Contribuições _ Organização da Tese... 5 CAPÍTULO... 6 A Técnica de Análise da Assinatura da Corrente do Motor _ Introdução _ Classificação das Atividades de Manutenção _ Técnicas de Análise Preditiva A Monitoração da Vibração MCSA Versus Vibração.... _ O Histórico da Técnica de MCSA _ A Técnica de MCSA Padrões de Falha....5 Considerações Finais CAPÍTULO A Teoria de Conjuntos Aproximados _ Introdução _ O Conhecimento _ Base de Conhecimento _ Definição de Equivalências, Generalização e Especialização de Conhecimento _ Categorias Imprecisas, Aproximações e Conjuntos Aproximados _ Rough Sets _ Aproximações de Conjunto ii

6 3.3.3 _ Propriedades da Aproximação _ Aproximações e Relações de Pertinência _ Caracterização Numérica da Imprecisão _ Caracterização Topológica de Imprecisão _ Aproximação de classificações _ Igualdade Aproximada de Conjuntos _ Inclusão Aproximada de Conjuntos _ Redução de Conhecimento _ Reduct e Core do Conhecimento _ Reduct Relativo e Core Relativo do Conhecimento _ Redução de Categorias _ Reduto Relativo e CORE Relativo de Categorias _ Dependências na Base de Conhecimento _ Dependência de Conhecimento _ Dependência Parcial de Conhecimento _ Representação do Conhecimento _ Definição Formal de SRC _ Significância dos Atributos _ Tabelas de Decisão _ Definição formal _ Simplificação da Tabela de Decisão _ Raciocínio sobre o Conhecimento _ A Linguagem da Lógica de Decisão _ Semântica da Linguagem da Lógica de Decisão _ Dedução em Lógica de Decisão _ Forma Normal _ Regras e Algoritmos de Decisão _ Verdade e Indiscernibilidade _ Dependência de Atributos _ Redução de Algoritmos Consistentes _ Redução de Algoritmos Inconsistentes _ Redução de Regras de Decisão _ Minimização de Algoritmos de Decisão _ Aplicações _ Tomada de decisão _ Análise de dados iii

7 3.9.3 _ Outras Aplicações _ Conclusões Preliminares _ Desenvolvimentos Recentes de Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial ao Diagnóstico de Falhas em MIT... 9 CAPÍTULO Resultados _ Introdução _ Casos Reais da Aplicação dos Padrões de Falhas A) Falhas no próprio motor ) Desalinhamento Rotórico ) Desequilíbrio Mecânico ) Barras Quebradas ) Falhas elétricas B) Falhas no sistema de transmissão... 0 ) Polias... 0 ) Correias... C) Falhas na carga acoplada... 4 ) Bombas... 4 ) Compressores ) Ventiladores _ Resultados da Aplicação de TCA à Manunteção preditiva de MIT s Problema : Problema : CAPÍTULO Conclusões _ Trabalhos Futuros... 6 Referências Bibliográficas iv

8 Resumo Atualmente, as necessidades de redução dos custos de produção e aumento da produtividade fazem com que a confiabilidade do processo produtivo se torne cada vez mais importante. Desta forma, a importância do setor de manutenção é cada vez maior, favorecendo o aparecimento de novas técnicas de manutenção, principalmente técnicas preditivas que se utilizam de sistemas de monitoração contínua do equipamento. As indústrias continuam a procura de métodos de identificação e predição de falhas em equipamentos. Uma prova disso é que os fabricantes de equipamentos buscam a cada dia colocar novas tecnologias no mercado. Um dos novos métodos que vem ganhando espaço na indústria é a análise do sinal de corrente de uma das fases do motor, conhecida como Motor Current Signature Analysis (MCSA). Um dos problemas dessa técnica era que, até o presente momento, quando se falava em MCSA logo se associava ao diagnóstico de barras quebradas e excentricidade do air gap. A localização de problemas puramente mecânicos através do espectro de corrente ficava sempre em segundo plano, principalmente o diagnóstico de problemas na carga acoplada. Tal fato limitava a aplicação de MCSA no meio industrial. Por esta razão, este trabalho propõe, como uma de suas contribuições, o estabelecimento de padrões inéditos de falhas na carga acoplada. Outro avanço que vem sendo perseguido é o diagnóstico automático de falhas. Neste caso, este trabalho propõe a aplicação inédita da Teoria de Conjunto Aproximados ao diagnóstico de avarias em motores de indução trifásicos (MIT). No decorrer desta tese o leitor poderá identificar as razões que justificam essa aplicação e os ganhos que podem ser obtidos com a aplicação de TCA à manutenção preditiva. Com as duas contribuições apresentadas neste trabalho, espera-se que a monitoração de motores de indução via sinais elétricos passe a ser cada vez mais utilizada na indústria, complementando o trabalho executado por outras técnicas de predição e aumentando a confiabilidade do processo produtivo. Além do aumento da confiabilidade do processo, outros impactos são esperados como a redução do custo com homem-hora na coleta de dados, aumento da segurança dos funcionários coletores, suporte ao diagnóstico de falhas e aumento da disponibilidade de máquina e o conseqüente aumento da produtividade. Desta forma, se estes impactos forem sentidos na indústria este trabalho terá atingido seu objetivo. v

9 Abstract Nowadays, the reliability of the productive process is more and more important since it is necessary to reduce production costs and increase the productivity. Thus, the maintenance department becomes gradually important, favoring the development of new maintenance techniques, especially the predictive ones that are based on machine continuous monitoring. The industries continue looking for methods for identifying and predicting equipment failure, which is supported by the fact that the manufacturers of predictive maintenance equipment are developing new technologies for this specific market. One of these new methods is the Motor Current Signature Analysis (MCSA) which is conquering space and respect in the industrial environment. However there has been a drawback to this technique until the present moment. When most people in industry heard the term MCSA, they associated it with broken bars and air gap eccentricity. The detection of mechanical problems through the current spectrum has remained an afterthought, as well as the diagnosis of problems in the attached load, which has limited the application of MCSA to the industrial environment. Considering this fact, this thesis proposes, as a contribution, the establishment of new failure patterns in the attached load. Another target is the automatic diagnosis of problems. In this case, this work proposes applying Rough Sets Theory to the failure diagnosis in three-phase induction motors. In this thesis, the reader will be able to identify the reasons that justify the use o Rough Sets, as well as the benefits one can obtain when applying this theory to predictive maintenance. With the two contributions presented in this work, it is expected that the condition monitoring of induction machines through electrical signals be more and more used in industries, thus complementing the job accomplished by other predictive techniques and increasing the reliability of the productivity process. Other impacts are expected, such as a significant saving in cost by reducing the manhour spent on collecting data, an improvement in the safety of employees who run the collections, a support to the analyst s diagnosis and an increase in the machine availability and, consequently, an increase in productivity. vi

10 Lista de Figuras Figura.: Configuração proposta para o diagnóstico automático de falhas... 4 Figura.: MCSA x Análise de Vibração [.3]... 3 Figura.: Sistema básico para análise espectral da corrente... 7 Figura.3: Integração de um sistema de diagnóstico automático... 8 Figura.4: a) Espectro na escala linear b)espectro na escala logarítmica... 9 Figura.5: Falhas Monitoradas... Figura.6: Padrão de falha para Barras Quebradas... 6 Figura.7: Resultado da Variação de Carga... 6 Figura.8: Excentricidade do air gap... 6 Figura.9: Classificação dos tipos de excentricidade do air gap... 7 Figura.0: Padrão de excentricidade estática... 8 Figura.: Padrão de excentricidade dinâmica... 9 Figura.: Carta de severidade para excentricidade dinâmica... 9 Figura.3: Padrão de excentricidade em baixa freqüência Figura.4: Estator ligado em estrela destacando os possíveis modos de ocorrências de avaria nos enrolamentos [.4]... 3 Figura.5: Padrão de curto-circuito entre espiras... 3 Figura.6: Padrão de falhas no estator... 3 Figura.7: Sinais no tempo e círculo de Park Figura.8: Desequilíbrio entre as fase Figura.9: Círculo de Park distorcido e presença da componente em duas vezes a freqüência de alimentação Figura.0: Diagrama em blocos da técnica de EPVA Figura.: Desalinhamento do rolamento Figura.: Dimensões envolvidas no cálculo das freqüências de falha Figura.3: Partes componentes de um rolamento Figura.4: Falhas nas pistas externa e interna Figura.5: Padrão de falha em rolamentos Figura.6: Padrão de falha da polia movida Figura.7: Padrão de falha em correias... 4 Figura.8: Padrão de falhas em engrenagens... 4 Figura.9: Seção por um plano normal ao eixo de uma bomba centrífuga Figura.30: Esquemático da bomba de engrenagens Figura.3: Padrão de falhas em bombas de palhetas vii

11 Figura.3: Assinatura característica de cavitação em bombas Figura.33: Partes internas do compressor Figura.34: Padrão de falha de Compressores a Parafuso Figura.35: Ventilador centrífugo e de fluxo axial [.36] Figura.36: Padrão de falha em ventiladores Figura 3.: a) Aproximação Inferior de X b) Aproximação Superior de X... 5 Figura 3.: a) Região Positiva de X b) Região Negativa de X c) Região de Fronteira... 5 Figura 3.3: Conjuntos Aproximados... 5 Figura 3.4: As três regiões de X Figura 4.: Características do Motor e da Carga acoplada Figura 4.: Sobreposição de espectros destacando-se a freqüência de rotação Figura 4.3: Tendência da freqüência de Rotação Figura 4.4: Aparecimento de componentes em torno da fundamental Figura 4.5: Tendência após reparo Figura 4.6: Sobreposição dos espectros Figura 4.7: Componetes relativas à quebra de barras Figura 4.8: Componetes relativas à frequência de rotação Figura 4.9: Componetes relativas à excentricidade estática... 0 Figura 4.0: Modulação das componentes de excentricidade estática pela frequência da correia... 0 Figura 4.: Componentes da correia modulando a fundamental... 0 Figura 4.: a) Simulador de Falhas em MIT b) Motor com barras quebradas Figura 4.3: Componentes relativas à barra quebrada Figura 4.4: Componentes relativas à: a) frequência de rotação e b) excentricidade estática Figura 4.5: Componentes relativas à barra quebrada Figura 4.6: Dados do motor ensaiado e destaque para o curto-circuito inserido Figura 4.7: Espectro do módulo do vetor Park com zoom nas componentes de desequílibrio elétrico Figura 4.8: Curva de tendência da corrente para a componente de desequilíbrio Figura 4.9: Curva de tendência da tensão para a componente de desequilíbrio Figura 4.0: Isolamento em megohms Figura 4.: Porcentagem de desequilíbrio fornecida pelo EPVA Figura 4.: Porcentagem de desequilíbrio elétrico do motor.5ma6 em nov/05 (verde) e fev/06 (vermelho) Figura 4.3: Curva de tendência do desequilíbrio de corrente do motor.5ma viii

12 Figura 4.4: Componentes relativas à frequência de rotação... 0 Figura 4.5: Componentes relativas à frequência da correia... Figura 4.6: Características construtivas do motor e da carga... Figura 4.7: Componentes relativas à frequência de rotação... Figura 4.8: Componentes relativas à frequência da correia... 3 Figura 4.9: Sobreposição do espectros com destaque para as frequências da correia... 3 Figura 4.30: Componentes relativas à frequência da polia movida... 4 Figura 4.3: Características construtivas do motor e da carga... 5 Figura 4.3: Componentes relativas à frequência de rotação... 5 Figura 4.33: Componentes relativas à frequência de excentricidade estática... 6 Figura 4.34: Componentes relativas à frequência de excentricidade dinâmica... 6 Figura 4.35: Componentes relativas à barra quebrada... 7 Figura 4.36: Componentes relativas à frequência de passagem de pás... 7 Figura 4.37: Características construtivas do motor e da carga... 8 Figura 4.38: Componentes relativas à frequência de rotação... 8 Figura 4.39: Componentes relativas à excentricidade dinâmica... 9 Figura 4.40: Componentes relativas à frequência de passagem de pás... 9 Figura 4.4: Características construtivas do motor e da carga... 0 Figura 4.4: Componentes relativas à excentricidade estática... 0 Figura 4.43: Componentes relativas à frequência de passagem de pás... Figura 4.44: Características construtivas do motor e da carga... Figura 4.45: Fotos da montagem do ensaio... Figura 4.46: Sobreposição dos espectros com destaque para as componentes da correia Figura 4.47: Sobreposição dos espectros com destaque para as componentes de passagem de pás... 3 Figura 4.48:Esquemático motor e unidade compressora... 4 Figura 4.49: Componentes relativas à frequência de rotação do motor... 4 Figura 4.50: Componentes relativas à frequência de rotação do parafuso macho... 4 Figura 4.5: Componentes relativas à frequência de rotação do parafuso femêa... 5 Figura 4.5: Componentes relativas à frequência de pulsação de ar... 5 Figura 4.53: Componentes relativas à frequência de rotação do motor... 6 Figura 4.54: Componentes relativas à frequência de rotação do parafuso macho... 6 Figura 4.55: Componentes relativas à frequência de rotação do parafuso femêa... 6 Figura 4.56: Componentes relativas à frequência de pulsação de ar... 6 Figura 4.57: Componentes relativas à frequência de rotação do motor... 7 Figura 4.58: Componentes relativas à frequência de rotação do parafuso macho... 7 ix

13 Figura 4.59: Componentes relativas à frequência de rotação do motor... 7 Figura 4.60: Componentes relativas à frequência de rotação do parafuso macho... 7 Figura 4.6: Componentes relativas à frequência de rotação do motor... 8 Figura 4.6: Componentes relativas à frequência de rotação do parafuso macho... 8 Figura 4.63: Componentes relativas à frequência de rotação do motor... 8 Figura 4.64: Componentes relativas à frequência de rotação do parafuso macho... 8 Figura 4.65: Comparação entre as Componentes relativas à frequência de rotação compressores... 9 Figura 4.66: Comparação entre as componentes relativas à rotação do parafuso macho. 30 Figura 4.67: Comparação entre as Componentes relativas à rotação do parafuso fêmea. 30 Figura 4.68: Comparação entre as componentes relativas à frequência de pulsação Figura 4.69: Características do motor e da carga acoplada... 3 Figura 4.70: Comparação entre as componentes de rotação do parafuso fêmea... 3 Figura 4.7: Tendência da rotação do ventilador Figura 4.7: Modulação do sinal no tempo Figura 4.73: Tendência da frequência de rotação do motor Figura 4.74: Sobreposição de espectros com destaque para as componentes da rotação do ventilador Figura 4.75: Tendência da frequência de rotação do ventilador Figura 4.76: Sobreposição de espectros com destaque para as componentes da rotação do ventilador após reparo Figura 4.77: Tendência da frequência de rotação do motor Figura 4.78: Esquemático da Montagem Utilizada Figura 4.79: Espectro de vibração, acústica e corrente na presença de desequilibrio de tensão Figura 4.80: Espectro de vibração, acústica e corrente na presença de barras quebradas 4 Figura 4.8: Princípio de funcionamento do classificador com os conjuntos reduzidos ponderados... 4 Figura 4.8: Estado operacional de um motor de indução e a mudança de seu estado operacional Figura 4.83: Princípio do interrelacionamento entre o software de aquisição e processamento e o classficador Figura 4.84: Clusterização na curva de tendência para estabelecimento dos níveis de alarme para a freqüência de rotação do motor do ventilador DC_C... 5 Figura 4.85: Clusterização na curva de tendência para estabelecimento dos níveis de alarme para a freqüência de rotação do ventilador x

14 Figura 4.86: Curva de tendência com os níveis de alarme estabelecidos Figura 4.87: Componente observada pelo analista para o diagnóstico de desalinhamento 57 Figura 4.88: Curva de tendência da componente da correia Figura 4.89: Curva de tendência do segundo par de bandas da freqüência de rotação Figura 4.90: Espectro de freqüência com destaque para a segunda banda lateral direita da rotação Figura 4.9: Curva de carga (I rms ) Figura 4.9: Curvas de tendência de barra quebrada e segundo par de bandas da rotação Figura 4.93: Assinatura da corrente com destaque para a segunda banda lateral da esquerda xi

15 Lista de Tabelas Tabela.6: Carta de severidade para barras quebradas [.33]... 4 Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela Tabela 4.: Conjunto de Exemplos Tabela 4.: Conjunto Reduzido Tabela 4.3: Conjunto Reduzido Ponderado Tabela 4.4: Estrutura do SRC Tabela 4.5: Atributos definidos para o SRC Tabela 4.5: Níveis de alarme para o classificador Tabela 4.6: Níveis de alarme para o classificador (potência, I rms e NG) Tabela 4.7: Valores absolutos do motor do ventilador DC_C Tabela 4.8: Valores classificados em faixa do ventilador DC_C Tabela 4.9: Tabela de decisão Tabela 4.0: Reduto xii

16 Lista de Nomenclatura e Símbolos R X... Aproximação superior de X R X... Aproximação inferior de X POS R (X )... Região positiva de X NEG R (X )... Região negativa de X BN R (x)... Região de fronteira de X... Denota que x certamente pertence a X com relação a R R R R ( F )... Denota que x possivelmente pertence a X com relação a R α... representa a acuidade da aproximação de F por R R ( F ) γ... representa a qualidade da aproximação de F por R ~ R... R-iguais inferiormente ~... R-iguais superiormente R... R-iguais R... R-incluso inferiormente ~ R ~ ~ R ~ R... R-incluso superiormente... R-incluso ω... Freqüência angular em rad/s α... Ângulo de fase inicial em rad β... Ângulo de contato do rolamento;... Disjunção (OU)... Conjunção (E)... Implicação (SE... ENTÃO)... Equivalência (SE E SOMENTE SE) f... Resolução espectral [x] R... Denota a categoria de R contendo o elemento x de U ~... Negação (NÃO) AG... Algoritmo Genético BD... Diâmetro do elemento girante; BQ (ou BB) Barra Quebrada xiii

17 card R X... é a cardinalidade de R X CF... Center Frequency CRP... Conjuntos Reduzidos Ponderados db... Decibéis D motora... Diamêtro da polia motora D movida... Diamêtro da polia movida e d... Excentricidade dinâmica EPVA... Extended Park s Vector Approach e s... Excentricidade estática f... Freqüência de alimentação f bp... Freqüência de passagem de pás do ventilador f bpfi... Freqüência da pista interna f bpfo... Freqüência da pista externa f bq... Freqüência de barra quebrada f bsf... Freqüência do elemento girante f c... Freqüência da correia f din... Freqüência de excentricidade dinâmica f eng ou f g... Freqüência do engrenamento f est... Freqüência de excentricidade estática f exc... Componente de excentricidade em baixa freqüência FFT... Fast Fourier Transform f ftp... Freqüência da gaiola f p... Freqüência de pulsação do compressor f polia... Freqüência da polia movida f r... Freqüência de rotação f r_bomba... Freqüência de rotação da bomba f r_fan ( ou f rv )... Freqüência de rotação do ventilador f r... Freqüência de rotação no primeiro estágio da carga f r... Freqüência de rotação no segundo estágio da carga f rol... Representa uma das freqüências típicas do rolamento f s... Freqüência de amostragem utilizada f slot/exc... Freqüência de slot/excentricidade estática f st... Freqüências de curto-circuito entre espiras no padrão MCSA para motores de baixa tensão f vpf... Freqüência de passagem de pás da bomba I a... Corrente na fase A I b... Corrente na fase B I... bq Amplitude da componente em ( f fs ) I c... Corrente na fase C xiv

18 i d... Corrente direta I f... Amplitude da componente fundamental i M... Valor de pico da corrente de alimentação; IND(P)... Relação de indiscernibilidade sobre P i q... Corrente de quadratura I rms... Corrente RMS L c... Comprimento da correia L F... Número de lóbulos do parafuso fêmea LF... Lógica Fuzzy L M... Número de lóbulos do parafuso macho MCSA... Motor Current Signature Analysis MIT... Motor de Indução Trifásico NG... Nível Global Nr... Velocidade rotórica N s... Velocidade do campo girante N slip... Velocidade de escorregamento p... Número de pares de pólos PQ... Denota que o conhecimento Q depende do conhecimento P PD... Diâmetro primitivo do rolamento; R... Número de barras do rotor R... Relação de Equivalência R b... Número de barras quebradas RN... Redes Neurais RS... Rough Sets s... Escorregamento do motor SE... Sistemas Especialistas SRC... Sistema de Representação do conhecimento S slot... Número de ranhuras do estator t... Variável tempo TCA... Teoria de Conjuntos Aproximados U... Conjunto universo U/R... Representa todas as classes de equivalência de R X... Conceito ou categoria em U xv

19 CAPÍTULO INTRODUÇÃO. _ Considerações Iniciais Todas as empresas se preocupam com a excelência de seus produtos e de seu processo produtivo, visando reduzir custos e aumentar sua produtividade. Em conseqüência, a área de manutenção dessas empresas procura também a excelência. Não há empresa excelente sem que seus diversos segmentos também não o sejam [.]. Essa consciência vem se disseminando e se tornando realidade na maioria dos países industrializados do mundo. Essa cultura da excelência na área de manutenção aliada às necessidades de redução dos custos de produção e aumento da produtividade fazem com que a confiabilidade do processo produtivo se torne cada vez mais importante, abrindo espaço para o aparecimento de novas técnicas de manutenção [.], principalmente técnicas preditivas que se utilizam de sistemas de monitoração contínua do equipamento. A manutenção preditiva se baseia na análise dos dados fornecidos pelo sistema de monitoração contínua do estado do equipamento para se definir se uma intervenção é necessária ou não [.3]. Dentro desse contexto, a técnica mais antiga e difundida é a técnica de análise de vibrações. Contudo, uma técnica relativamente nova e até então pouco utilizada, vem conquistando grande aceitação no setor industrial. Trata-se da técnica de análise da assinatura da corrente do motor (MCSA Motor Current Signature Analysis). De maneira geral, MCSA é simplesmente o processo pelo qual a corrente de uma fase do motor é amostrada e analisada no domínio da frequência [.4]. Ou seja, o sinal de corrente do motor é analisado para produzir o espectro de corrente (normalmente referenciado como Assinatura da Corrente). O objetivo é obter a assinatura da corrente para identificar a magnitude e freqüência de cada componente individual que constitui o sinal de corrente do motor. Isso permite que padrões na assinatura da corrente sejam identificados para diferenciar motores saudáveis de motores em falta e ainda detectar em que parte da máquina a falha deve ocorrer Muitas são as vantagens de um sistema de manutenção preditiva. Dentre elas se destacam: Análise de falhas através de técnicas não invasivas; Aumento da vida útil da máquina;

20 Capítulo Introdução Redução de manutenção corretiva; Redução de paradas não-programadas de produção; Aumento de disponibilidade de máquina e o conseqüente aumento da produtividade; Redução do consumo de energia Contudo, algumas questões importantes ainda se encontravam pendentes. São elas: Como se realizar a monitoração de máquinas de difícil acesso; Segurança do técnico coletor; Diagnóstico automático de falhas. A técnica de MCSA e a Teoria de Conjuntos Aproximados (TCA) são as ferramentas propostas por este trabalho para se solucionar os problemas apresentados. A técnica de MCSA, por permitir que se faça a monitoração de motores a partir do painel elétrico resolve os dois primeiros problemas. Já a TCA se apresenta como uma técnica bastante apropriada para o diagnóstico automático de falhas como será comprovado no decorrer deste trabalho. Por fim, almeja-se no final deste trabalho apresentar um sistema de manutenção preditiva para MIT que seja capaz de:. Detectar a maior gama de falhas possíveis se utilizando apenas de sinais elétricos;. Ser flexível para que novas entradas de dados sejam incorporadas ao sistema, permitindo que novas anomalias no funcionamento sejam detectadas.. _ Estabelecimento dos Problemas O objetivo dessa tese é propor soluções para dois problemas de suma importância na manutenção preditiva de motores. Seja cada um deles: i) O crescente interesse na utilização da técnica de MCSA na manutenção preditiva de motores de indução trifásicos imputa a essa técnica uma responsabilidade enorme pois, esta sempre será comparada à análise de vibrações. As vantagens de MCSA são bem claras e contundentes como a monitoração de máquinas de difícil acesso e segurança do funcionário coletor que não precisa mais ficar próximo de partes rotativas. Contudo para que um sistema baseado em MCSA se

21 Capítulo Introdução torne viável, ele deve diagnosticar o maior número possível de falhas, englobando problema na carga acoplada e no sistema de transmissão. Até o presente momento, quando se falava em MCSA logo se associava ao diagnóstico de barras quebradas e excentricidade do air gap. A localização de problemas puramente mecânicos através do espectro de corrente ficava sempre em segundo plano. Principalmente o diagnóstico de problemas na carga acoplada. Considerando-se o princípio de funcionamento de MCSA, os padrões de falhas existentes para barras quebradas, excentricidade do air gap e rolamento, foram propostos os padrões de falha para as partes constituintes do sistema de transmissão e carga acoplada, ampliando enormemente a aplicabilidade da técnica na indústria. ii) O segundo problema reside na robustez do diagnóstico automático de falhas. O objetivo da aplicação da TCA à manutenção preditiva de MIT s se resume ao problema da redução de tabelas de decisão obtidas a partir de medições e observações de diversos atributos como: assinatura da corrente, vibração mecânica, tensão, estudos estatísticos do sinal, tempo de utilização da máquina, manutenções sofridas, tipo de carga, condição de operação, etc. Ou seja, desejase chegar a um algoritmo de controle dos dados observacionais obtidos. No caso do analista de preditiva, a função é de impedir paradas nãoprogramadas de produção através da monitoração da condição do conjunto motor/carga. O estado de operação do motor é basicamente determinado pelo histórico de aquisições passadas e pela experiência do analista. O analista monitora diversos parâmetros através de seus valores. Cada combinação dos valores dos parâmetros, que serão chamados atributos, leva a um estado específico da condição do motor e uma ação apropriada deve ser tomada com o propósito de se manter o sistema em funcionamento. Mais precisamente, esse trabalho se propõe a discutir a consistência do conhecimento do analista, sintetizar seu conhecimento e gerar o algoritmo de controle. Pela consistência do conhecimento entende-se a dependência entre condições e decisões, ou seja, se ações são unicamente determinadas pelas condições. A sintetização do conhecimento consiste na eliminação de todos os atributos de condição dispensáveis da tabela e a geração da tabela de decisão mínima que é, de fato, o algoritmo de controle desejado. Neste trabalho, a TCA pode ser empregada com os seguintes objetivos: 3

22 Capítulo Introdução ) Decidir dentre várias técnicas qual a melhor ou mais viável economicamente na detecção de um determinado tipo de falha. Isso é muito importante na manutenção preditiva uma vez que implica na redução de custos e no aumento da confiabilidade do sistema. ) Reproduzir o conhecimento de especialistas em preditiva, tornando automático o processo de diagnóstico de falhas em MIT s. Assim, o emprego de sistemas on-line torna-se extremamente atraente, pois ter-se-á diagnósticos confiáveis oriundo do conjunto de regras gerado pela TCA. 3) Dentro de uma única técnica, definir os parâmetros que são realmente importantes na classificação da falha. Neste caso,a aplicação se dará em MCSA com a seguinte configuração: Software de Aquisição e Processamento Histórico do Motor Classificador Regras de Controle Figura.: Configuração proposta para o diagnóstico automático de falhas Ou seja, o software de aquisição e processamento fica responsável pela formação e atualização do histórico do motor. Em períodos pré-estabelecidos, estes dados são enviados ao algoritmo de classificação fundamentado na TCA e deve haver a intervenção do especialista classificando as novas saídas. Ou seja, o sistema não detecta a primeira vez que surge uma nova falha, ele aprende com a mesma não permitindo que essa mesma falha ocorra novamente. A saída do algoritmo de classificação é um conjunto de regras de controle que retornam ao software de processamento que também passa a diagnosticar a condição do motor. Como será visto no capítulo 3, a atualização do histórico é necessária, pois novos casos podem surgir e gerar novas regras de controle. É importante ressaltar que não é raro o fato de motores similares apresentarem assinaturas diferentes e necessitarem de regras específicas para o diagnóstico de sua condição. Assim, o algoritmo de classificação pode ser 4

23 Capítulo Introdução aplicado ao histórico do motor, refletindo um conhecimento mais preciso acerca daquela máquina..3 _ Contribuições i) Proposição de padrões inéditos de falhas na carga acoplada. Além da adequação e verificação na indústria dos padrões já existentes, gerando um guia de análise com todos os padrões de falhas cobrindo o motor, o sistema de transmissão e a carga acoplada. ii) Aplicação de TCA ao diagnóstico automático de falhas para a manutenção preditiva de motores de indução trifásicos. Os ganhos desta aplicação serão explanados com mais detalhes nos capítulos seguintes, contudo pode-se citar de imediato a redução de custos através da escolha dos parâmetros a serem medidos e/ou considerados (sensores, transdutores, escolha da técnica, etc); reprodução do conhecimento do especialista e detecção de inconsistências geradas pelo analista..4 _ Organização da Tese Esta tese está organizada em cinco capítulos. O capitulo II aborda a Técnica de MCSA, apresentando a revisão bibliográfica do tema, uma descrição detalhada da técnica e os padrões de falha estudados, incluindo os padrões propostos para detecção de falhas na carga acoplada. No capítulo III, é apresentado o estudo da Teoria de Conjuntos Aproximados e suas aplicações. São abordados os critérios para eliminação de atributos dispensáveis, o cálculo do conjunto reduzido e a geração de algoritmos de decisão. O capítulo IV descreve os resultados obtidos divididos em duas partes: a primeira apresenta a comprovação dos padrões apresentados através de ensaios de laboratório e casos reais em indústrias para cada uma das falhas discutidas no capítulo. Já a segunda parte trata dos resultados da aplicação da TCA, apresentada no capítulo 3, no problema estabelecido no capítulo I. O capítulo V apresenta as conclusões e a discussão de trabalhos futuros que poderão orientar novas pesquisas e dar continuidade aos resultados obtidos nessa tese. 5

24 CAPÍTULO A Técnica de Análise da Assinatura da Corrente do Motor Conhecida como Motor Current Signature Analysis (MCSA), esta técnica possibilita a detecção de falhas de origem mecânica e elétrica em motores de indução trifásicos. Trata-se de uma técnica eficiente de análise que traz uma série de benefícios ao departamento de manutenção preditiva das plantas industriais. Neste capítulo, apresentase a revisão bibliográfica do tema, uma descrição detalhada da técnica e os padrões de falha estudados.. _ Introdução Os motores são o centro da maioria dos processos de produção. Por isso essas máquinas merecem preocupações adicionais para se aumentar a confiabilidade do processo produtivo. Assim, muitas técnicas têm sido desenvolvidas com o propósito de se monitorar o comportamento e o desempenho do motor. Entende-se por monitoração da condição de máquinas elétricas o processo contínuo de avaliação da saúde do equipamento durante toda sua vida útil. A principal função de um sistema de monitoração preditivo é reconhecer o desenvolvimento de falhas ainda em um estado inicial. Quanto mais prematura a detecção da falha, mais fácil para o departamento de manutenção agendar uma parada programada para a correção do problema. O processo de monitoração contínua da condição de máquinas elétricas vitais para o processo de produção traz benefícios significantes para a empresa. Os principais benefícios são: maior eficiência do processo produtivo, redução das perdas por paradas nãoprogramadas, aumento da vida útil do equipamento, e criação de um histórico de falhas. Neste capítulo faz-se primeiramente uma classificação das atividades de manutenção com o intuito de se situar a técnica dentro do contexto da manutenção preditiva. Num segundo momento são apresentadas as técnicas de predição de falhas com um detalhamento maior da técnica de análise de vibrações. A razão é óbvia: permitir a comparação entre esta técnica e a análise espectral de corrente. Finalmente, apresenta-se um histórico da evolução da técnica de MCSA, uma descrição formal do funcionamento da técnica e dos conceitos relacionados e os padrões de falhas estudados no trabalho em questão. 6

25 Capítulo A Técnica de Assinatura da Corrente do Motor.. _ Classificação das Atividades de Manutenção O termo manutenção entendido como a ação de reparar ou executar serviços em equipamentos e sistemas, pode ter suas atividades classificadas em quatro grupos principais: a) Manutenção corretiva: é a forma mais primária de manutenção, pois só é realizada após a ocorrência do defeito, que de uma forma geral, torna o equipamento indisponível para uso. As desvantagens oriundas deste tipo de manutenção são evidentes. Como exemplos, pode-se citar a ocorrência sistemática de paradas não-programadas; redução de vida útil da máquina e maior consumo de energia, já que com a presença da falha o motor necessita de mais corrente para desenvolver o mesmo torque; etc. b) Manutenção preventiva: é o nome que se dá ao conjunto de ações desenvolvidas com o intuito de se evitar a ocorrência de condições insatisfatórias, e conseqüentemente, se reduzir o número de ações corretivas. Ao se elaborar um plano de manutenção preventiva deve-se criar um conjunto de medições tecnicamente adequadas e selecionadas visando a confiabilidade e o custo do programa. O programa de manutenção preventiva pode ainda optar por três tipos de atividades: Monitoramento contínuo; Medições periódicas; Técnicas preditivas. c) Manutenção preditiva: como deve ter sido observado, a manutenção preditiva pode ser vista como uma sub-área da manutenção preventiva. Contudo, a manutenção preditiva apresenta características próprias como: Apoio em técnicas não-invasivas, ou seja, não é necessário parar a operação da máquina para sua aplicação; Eliminação de manutenção corretiva; Não consideração de informações como a durabilidade de componentes; Pode ser efetuada através de técnicas on-line ou off-line. d) Manutenção sistemática: caracterizada pela substituição de componentes dos equipamentos ou pela substituição do equipamento como um todo [.]. 7

26 Capítulo A Técnica de Assinatura da Corrente do Motor.. _ Técnicas de Análise Preditiva A monitoração da condição de funcionamento de uma máquina elétrica pode se basear em métodos químicos, vibracionais, térmicos e/ou elétricos. De todas as técnicas de análise preditiva a que mais se assemelha à análise da assinatura da corrente elétrica é a análise de vibração. Por esta razão, apresenta-se uma pequena descrição da técnica com o propósito de se propiciar a comparação entre as análises de vibração e corrente.... A Monitoração da Vibração Vibração pode ser definida como a oscilação de um corpo em torno de uma posição de referência. Trata-se freqüentemente de um processo destrutivo, ocasionando falhas nos elementos das máquinas por fadiga. Além disso, a vibração é a resposta às forças dinâmicas que atuam na máquina, que por sua vez, vibra em várias freqüências que se propagam por toda a máquina. Estas freqüências podem ser identificadas e, na maioria das vezes, relacionadas a um tipo de falha. A análise de sinais de vibração pode acusar eventuais problemas em uma máquina e orientar sobre a execução ou não de manutenção na mesma. Toda máquina apresenta ruído e vibração devido à própria operação e excitações externas. Contudo, uma parcela das vibrações se deve a pequenos defeitos que comprometem a performance do equipamento. O aumento do nível de vibração é reflexo do agravamento do defeito. O que faz da análise de vibrações um processo eficiente é que cada elemento da máquina induz uma excitação própria, gerando formas específicas de vibração. É justamente por essa razão que os defeitos nesses elementos podem ser detectados. Efetuar a medição de vibração é uma tarefa que requer uma série de cuidados, pois engloba um grande conjunto de conceitos e regras práticas, exigindo certa experiência do técnico encarregado pela medição. Sejam alguns desses conceitos: i) Escolha do ponto de medida: primeiramente é necessário saber o que se deseja medir, ou seja, quais são os componentes internos mais problemáticos. Solucionado este problema, deve-se agora buscar um ponto externo acessível durante o funcionamento da máquina que seja portador das informações desejadas. Isto porque a trajetória de vibração da fonte ao ponto de medição deve ser a mais sólida e curta possível, garantindo a fidelidade da transmissão. Normalmente, pontos de medição são marcados nas máquinas para permitir 8

27 Capítulo A Técnica de Assinatura da Corrente do Motor comparação entre as sucessivas medições, pois pontos diferentes de medição podem ter vibrações com características diferentes. ii) Escolha dos parâmetros a medir: o movimento vibratório pode ser expresso na forma de deslocamento, velocidade ou aceleração. Evidentemente, cada um desses parâmetros tem sua utilidade dentro da análise vibracional. Por exemplo, na análise do espectro de vibração se utiliza o espectro de deslocamento quando o interesse é por falhas de componentes de freqüência mais baixas. Quando se deseja observar um espectro mais equilibrado, procurando medir eventuais problemas em qualquer freqüência, se utiliza o espectro de velocidade. Por fim, quando se deseja que as componentes de freqüências mais altas tenham um maior destaque ou maior influência na análise global, utiliza-se o espectro de aceleração. iii) Instrumentação: são encontrados no mercado diversos tipos de instrumentos para a aquisição e análise do sinal de vibração. As opções vão de aparelhos extremamente simples a sistemas computadorizados com várias ferramentas de análise. A escolha da instrumentação a ser utilizada deve levar em consideração o ambiente (temperatura, contaminação, umidade, campo magnético, etc.), o nível técnico da equipe que executa o trabalho, e a importância da medida. Várias são as formas de monitoração da condição de máquinas rotativas utilizando análise de vibração. Neste texto destacam-se: monitoração do nível global e monitoração do espectro de freqüência. A) Monitoração do nível global: Esta é a forma mais simples de monitoração da condição de máquinas elétricas. A única medida a ser efetuada é o valor RMS do nível de vibração sobre uma faixa de freqüência pré-selecionada. Normalmente, o parâmetro escolhido é a velocidade de vibração e as faixas de freqüência mais comuns são de 0 Hz a khz ou de 0 Hz a 0 khz. Com o passar dos anos, uma base estatística respeitável foi desenvolvida, propiciando o aparecimento das cartas de severidade, ou seja, tabelas que estabelecem os níveis de alarme ou as condições da máquina em função do nível de vibração medido. 9

28 Capítulo A Técnica de Assinatura da Corrente do Motor É importante ressaltar que esta técnica não dá um diagnóstico detalhado, informando em que elemento da máquina ocorreu a falha, mas sim uma indicação geral da condição da máquina. Outro ponto importante é a utilização da monitoração do nível global como um primeiro diagnóstico e depois fazer a análise espectral para se saber onde provavelmente a falha está se desenvolvendo. A força desta técnica está na sua simplicidade. Ela requer uma instrumentação simples, contudo uma alta demanda de pessoal técnico. A principal desvantagem é que a sensibilidade é baixa, comprometendo a detecção de falhas ainda no estágio inicial. B) Monitoração do espectro de freqüência: Esta é a principal técnica de detecção de falhas usando análise de vibração, principalmente após a sofisticação das técnicas e da instrumentação para análise espectral. A análise espectral não identifica apenas a condição geral da máquina. Ela tem como objetivo apontar problemas específicos, sendo necessário investigar certas componentes de freqüência, ou até mesmo, certos grupos de freqüência. O processo da análise espectral se inicia com a aquisição do sinal de vibração por intermédio de um acelerômetro. Este sinal, no domínio do tempo, será transformado para o domínio da freqüência realizando-se uma FFT (Fast Fourier Transform). Já no domínio da freqüência, analisa-se o sinal procurando pelos picos mais protuberantes que podem constituir um indicativo de falha de um elemento da máquina em particular. A tabela seguinte apresenta as freqüências vibracionais relacionadas às falhas específicas da máquina [.]. 0

29 Capítulo A Técnica de Assinatura da Corrente do Motor Desbalanceamento do rotor Desalinhamento do eixo Tabela.: Freqüências vibracionais relacionadas às falhas específicas da máquina [.] Natureza da Falha Elementos de mancais de rolamentos com defeitos ou desgastados Roçamento em mancais de deslizamento. Folgas em carcaças. Rodopio ou chicoteamento do filme de óleo em mancais de deslizamento Pista externa: Pista interna: Elemento rolante Onde: f f i E f eg Freqüência de vibração xf r xf r xf r 3xf r 4xf r N d = f r cos β D N d = f r + cos β D = β = ângulo de contacto FR d D d= diâmetro do elemento rolante D= diâmetro primitivo N= número de elementos rolantes d cos β D FR = freqüência relativa entre as pistas em Hz. Sub-harmônicas da rotação do eixo, exatamente: / e /3 de f r Pouco menor que a rotação do eixo f eng 4% a 48% = f r Z i Danos ou desgaste em engrenagens Folgas mecânicas Falhas em correias de acionamento Vibrações induzidas por problemas elétricos Onde: Z = número de dentes da engrenagem i =,,3,4... f = i fm f r.x,.5x, 3.5x Onde: i =,,3... f correia Onde: D = diâmetro da polia N =RPM da polia L = perímetro da correia i =,, 3... π D N = i 60 L xf r ix60 Hz; i =,3,... No caso de motores de indução: f = i RPM ± j s Onde: s = escorregamento da máquina j =, 4, 6,...

30 Capítulo A Técnica de Assinatura da Corrente do Motor... MCSA Versus Vibração A análise de vibrações é uma técnica de manutenção preditiva consolidada no meio industrial e que apresenta bons resultados. Contudo, algumas características inerentes a própria técnica clamaram pelo aparecimento de técnicas preditivas que pudessem complementar o potencial de detecção de falhas da análise de vibração. É justamente nesse contexto que surge a técnica de MCSA que, como poderá ser visto no tópico seguinte, tratase de uma técnica relativamente nova, mas que contribui de forma bastante positiva no trabalho de equipes de manutenção preditiva no tocante a detecção de falhas em seus processos produtivos. Os pontos mais críticos da análise de vibração são:. Necessidade de acesso ao motor: algumas vezes o motor está inacessível, por exemplo, em profundidade ou dentro de tubulações. Outras vezes os motores se encontram em locais de pouca segurança para o funcionário coletor de sinais, etc. A técnica de MCSA não precisa de acesso ao motor, coletando o sinal de corrente diretamente do painel de alimentação.. Detecção de falhas elétricas: como já era de se esperar, o diagnóstico de problemas de origem elétrica é mais difícil de ser realizado pela análise de vibrações. A figura. apresenta as partes da máquina e qual técnica, MCSA ou vibração, detecta com maior facilidade. 3. Diagnóstico na presença de inversores: a análise espectral do sinal de vibração fica bastante prejudicada quando da presença de inversores de freqüência. Na corrente também há o prejuízo natural da qualidade espectral, porém com as ferramentas de estimação da velocidade e suporte ao diagnóstico propostos neste trabalho, essas dificuldades são minimizadas. 4. Necessidade de análise de vários sinais: na maioria das vezes o analista de vibração trabalha com sinais de vários acelerômetros instalados na máquina para se chegar ao diagnóstico do problema. Estes acelerômetros podem chegar ao total de nove ou mais nas posições horizontal, vertical e axial em dois ou três pontos do drive train. Já MCSA trabalha com apenas um sinal de uma das fases de corrente.

31 Capítulo A Técnica de Assinatura da Corrente do Motor Degradação do Isolamento Descargas Parciais EPVA MCSA Problemas no Enrolamento do Estator EPVA MIT Barras Quebradas EPVA MCSA Carga Excentricidade do air gap Problemas mecânicos: rolamento desbalanceamento dinâmica do rotor Vibração MCSA Problemas mecânicos: desalinhaemnto problemas na carga Figura.: MCSA x Análise de Vibração [.3] A figura. apresenta qual a técnica mais indicada na detecção de problemas em uma determinada parte do conjunto motor/carga. Vê-se da figura que problemas relacionados à detecção de barras rotóricas quebradas ou trincadas, presença de pontos quentes de alta resistência a passagem da corrente no rotor, excentricidade do air gap (dinâmica ou estática) e problema relacionados ao enrolamento do estator são identificados pela análise da assinatura da corrente. Já problemas mecânicos no mancal e na carga são mais facilmente detectados pela vibração, mas também detectados pela MCSA. Por fim, a degradação do isolamento é diagnosticada pela técnica de descargas parciais.. _ O Histórico da Técnica de MCSA A existência de assimetrias relativas ao rotor de motores de indução implicam na flutuação dos valores da corrente absorvida. O mesmo comportamento ocorre quando da flutuação de carga e, por esta razão, a discriminação de tais situações implica numa análise mais detalhada do comportamento da corrente estatórica. A análise espectral da corrente, apesar de sensível à oscilação de carga, tem se demonstrado bastante eficiente na detecção de falhas em MIT s. Diversos trabalhos 3

32 Capítulo A Técnica de Assinatura da Corrente do Motor baseados na análise espectral da corrente estatórica vêm sendo publicados desde a década de 80 com o propósito de diagnóstico de falhas em motores de indução trifásicos [.4]. H. Okitsu et al. (980) [.5], além de haverem demonstrado a aplicabilidade da técnica no diagnóstico de falhas em motores de rotor bobinado, tais como existência de problemas de contato entre escovas e os anéis coletores, comprovaram, igualmente, a sua adequação no diagnóstico de avarias em motores de indução de rotor gaiola de esquilo, tais como barras quebradas ou trincadas. C Hargis (98) [.6], utilizando um procedimento de análise do conteúdo harmônico da corrente estatórica baseado na aplicação de um equipamento de elevada resolução espectral, demonstrou que a obsevação de janelas espectrais em torno da fundamental possibilita a identificação clara das bandas laterais relacionadas a barras quebradas. Encontra-se também neste trabalho uma expressão capaz de permitir a avaliação do número de barras quebradas no rotor de motores de indução. M. E. Steele et al. (98) [.7], sugeriram a aplicação da análise cepstral para casos em que o espectro da corrente adquira um caráter extremamente complexo, ou seja, tratase de um procedimento alternativo capaz de garantir a credibilidade do diagnóstico. Através dos trabalhos desenvolvidos por W. T. Thomson et (983) [.8] [.9] [.0], O. Gol (984) [.] e G. B. Kliman et al. (986/88) [.] [.3], pode-se observar que a presença de bandas laterais, não apenas em torno da fundamental, mas também em torno de harmônicos de ordem superior, constituíam em um indicador adicional de ocorrência de avarias no circuito rotórico de motores de indução trifásicos. W. T. Thomson et al. (987) [.4] [.5], recorrendo a uma versão adaptada da expressão proposta por C Hargis [.6], demonstraram através de experimentos laboratoriais e casos reais que apesar da substimação da gravidade das avarias, a consideração adicional de diversos fatores de natureza empírica, confere ao diagnóstico baseado em tal estratégia maior confiabilidade. Desenvolveram então um sistema automatizado de diagnóstico baseado em dados determinísticos e informações de natureza empírica. Seguindo na linha do desenvolvimento de sistemas períciais vêm as publicações dos trabalhos de D. Leith et al (987/88) [.6] [.7] [.8] e de Fillippetti et all. (988) [.9]. P. J. Tavner et al. (987) [.0] apresentam em detalhes a descrição de um equipamento portátil e microprocessado capaz de fornecer uma estimativa do número de barras rotóricas quebradas em MIT s mesmo com valor de escorregamento reduzido. Com o uso cada vez maior de inversores de freqüência e o conseqüente aparecimento de aspectos peculiares na detecção das falhas, W. T. Thomson e I. D. Stewart (988) [.] demonstraram ainda ser possível a detecção de barras fraturadas pela análise espectral da corrente estatórica. 4