Aplicação de análise de dados em máquinas industriais com eixos rotativos

Abstract

Este trabalho tem como objetivo efetuar a coleta e análise de informações e tomar decisões baseadas em um algoritmo de aprendizado de máquina, visando auxiliar na manutenção preditiva de equipamentos, processando os dados obtidos pelos sensores e comparando-os com os considerados ideais. Para testar os algoritmos de aprendizado foi construído uma giga de testes, considerando um motor trifásico com inversor de frequência, mancal para sustentação do eixo e uma polia, além do sistema Android. O protótipo desenvolvido simula uma máquina industrial com eixo rotativo, e faz a obtenção dos dados necessários através de sensores de vibração e corrente instalados em locais estratégicos, de modo a captar os sinais de campo durante o funcionamento da máquina. Estes sinais são enviados para o Arduino, que por sua vez, se comunica com o sistema Android, via Bluetooth, onde são armazenados em um banco de dados SQLite, para uso do algoritmo. Através do código, os dados obtidos são processados e são estabelecidos valores considerados ideais para cada variável. A partir disso, todos os valores medidos são comparados com o valor padrão e se for detectada alguma anomalia no sistema o manutentor é avisado através do aplicativo em seu celular. Desta forma, pode-se tomar ações estratégicas visando a manutenção ou troca dos componentes com tendência a quebra, consequentemente aumentando a disponibilidade da máquina e reduzindo os custos com manutenções corretivas. Os testes realizados comprovam o objetivo proposto, comparando as reações do sistema mediante situações ideais e anormais.

This work aims to perform the collection and analysis of information and make decisions based on a machine learning algorithm, aiming to assist in predictive maintenance of equipment, processing the data obtained by the sensors and comparing them considered ideal. To test the learning algorithms, a test box was built, considering a three-phase motor with frequency inverter, shaft support bearing and a pulley, in addition to the Android system. The developed prototype simulates an industrial machine with rotary axis, and obtains the necessary data through vibration and current sensors installed in strategic places, in order to capture the field signals during the machine operation. These signals are sent to Arduino, which in turn communicates with the Android system via Bluetooth, where they are stored in a SQLite database for use by the algorithm. Through the code, the obtained data are processed and values considered ideal for each variable are established. From this, all measured values are compared with the default value and if any anomaly is detected in the system the maintainer is notified through the application on your mobile phone. In this way, strategic actions can be taken aiming at the maintenance or replacement of components with tendency to break, consequently increasing the availability of the machine and reducing the costs with corrective maintenance. The tests performed confirm the proposed objective, comparing the system reactions through ideal and abnormal situations.