Desenvolvimento de um sistema de manutenção preditiva com sensores aplicados a motores elétricos

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de condição aplicado à manutenção preditiva em motores elétricos, utilizando sensores de vibração e temperatura. O projeto tem como objetivo identificar indícios de falhas em sistemas rotativos por meio da coleta e análise de dados em tempo real, contribuindo para a redução de paradas não programadas e custos de manutenção. Para isso, foi desenvolvido um protótipo composto por um motor elétrico, eixo, mancais e sensores integrados a um microcontrolador, responsável pela aquisição e processamento das informações. A metodologia envolveu a montagem do sistema, a implementação dos sensores e a realização de testes em condições normais simuladas de falhas, como desbalanceamento e aumento de carga. Os resultados esperados incluem a identificação de variações nos padrões de vibração e temperatura, possibilitando a detecção antecipada de anomalias no funcionamento do equipamento. Dessa forma, o trabalho demonstra a viabilidade da aplicação de técnicas de manutenção preditiva em ambientes industriais, destacando sua importância para o aumento da confiabilidade, eficiência operacional e segurança dos processos produtivos.

This work presents the development of a condition monitoring system applied to predictive maintenance in electric motors, using vibration and temperature sensors. The objective is to identify early signs of failure in rotating systems through real-time data acquisition and analysis. A prototype was developed using a small electric motor, mechanical components, and sensors connected to a microcontroller. Tests were performed under normal and simulated fault conditions, such as imbalance and overload. The expected results include the detection of abnormal patterns, enabling early fault diagnosis. The study demonstrates the feasibility of applying predictive maintenance techniques to improve reliability, reduce maintenance costs, and increase operational efficiency in industrial environments.