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Title: Análise de falhas em rolamentos por análise de vibração aplicado a aerogeradores
Other Titles: Failure analysis on bearing vibration analysis applied to wind turbines
Authors: Almeida, Isac Barbosa de
Keywords: Análise de sinais;Aerogerador;Manutenção preditiva;Rolamentos
Issue Date: 6-May-2016
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: ALMEIDA, Isac Barbosa de. Análise de falhas em rolamentos por análise de vibração aplicado a aerogeradores. 2016. 80f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016.
Portuguese Abstract: Com a intensa utilização de rolamentos em diversos segmentos da indústria, há um elevado número de pausas necessárias nos processos industriais para a realização de manutenções nesses dispositivos, tendo como estudo de caso os aerogeradores. O crescimento do setor de energia eólica, incentivou a realizar uma pesquisa que auxilie a solução desse problema. Para contribuir com a manutenção preventiva foi realizado uma análise de sinais aplicando técnicas que permitem a detecção e a localização do problema a fim de evitar acidentes e prejuízos ocasionados por falhas inesperadas nos equipamentos, visto que a baixa rotação do sistema dificulta a detecção da falha. Para solucionar esse item, realizou-se a determinação de sinais padrão para os defeitos nos rolamentos, facilitando o diagnóstico de possíveis falhas. Com esse diagnóstico pode ser executada uma manutenção preventiva, identificando a falha do sistema que foram testadas, como a introdução de grãos de areia no rolamento, desgaste na pista externa do rolamento e oxidação do rolamento. Através do processamento de sinais é possível construir os gráficos desenvolvendo um mapeamento dos defeitos através de diferentes picos nas faias de frequência.
Abstract: With the heavy use of bearings in various segments of the industry, there are a large number of necessary interruptions in industrial processes to perform maintenance on these devices, with the case study wind turbines. The growth of the wind energy sector, encouraged to conduct research that helps to solve this problem. To contribute to predictive maintenance has been carried out a signal analysis using techniques which allow detection and location of the problem in order to prevent accidents caused and losses due to unexpected equipment failures, whereas low system rotation complicates the detection of the failure. To work around this problem, there was the indication of standard signals for defects in the bearings, making diagnosis of possible failures. With this diagnosis can be performed predictive maintenance, identifying the failure of the system that were tested, such as the introduction of grains of sand in the bearing, wear on the outer race of the bearing and bearing rust. By processing signals it is possible to construct graphs developing a mapping of defects by different peaks in the frequency band.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21176
Appears in Collections:PPGEM - Mestrado em Engenharia Mecânica

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