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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorDiniz, Eber de Castro-
dc.contributor.authorRodrigues, Paulo Vinícius Miranda-
dc.date.accessioned2024-09-02T12:47:06Z-
dc.date.available2024-09-02T12:47:06Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationRODRIGUES, Paulo Vinícius Miranda. Aplicação da Análise de Vibração como Técnica de Preditiva em Motores de um Parque Industrial, 2022. TCC (Curso de graduação em Engenharia Elétrica) – Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufc.br/handle/riufc/78010-
dc.description.abstractThe present work aims to demonstrate the activities of predictive maintenance, through the analysis of vibration in electric motors in the industrial park, located in the city of Sobral - CE. In this sense, we select equipment critical to the industrial process, such as pumps and exhaust fans. In this way, we apply the predictive method to identify the causes responsible for generating changes in the operation of the equipment. As a result, we present two case studies. In the first case, we evaluated a centrifugal pump while, in the second case, an industrial exhaust fan. To perform the vibrational analysis, we use instruments that assess global vibration levels and apply the fast Fourier transform to diagnose possible failures through the vibrational spectrum presented by the equipment. Through these results, we can discuss the impacts generated by carrying out predictive maintenance associated with equipment maintenance management. We conclude that the application of predictive maintenance, associated with management concepts, provides an extraordinary result, without the need to increase maintenance costs and, in addition, reduces the risk of sudden equipment breakdown, which would directly impact production. The use of the criticality matrix favored greater efficiency in carrying out predictive maintenance, since, due to the number of equipment, it would not be possible to carry out all evaluations with the same frequency.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleAplicação de análise de vibração como técnica de preditiva em motores de um parque industrialpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrO presente trabalho, tem como objetivo demonstrar as atividades de manutenção preditiva, através da análise de vibração em motores elétricos no parque industrial, localizado na cidade de Sobral - CE. Neste sentido, selecionamos equipamentos críticos ao processo industrial, tais como bombas e exaustores. Dessa forma, aplicamos o método preditivo, para identificar as causas responsáveis pela geração de alteração no funcionamento dos equipamentos. Como resultado, apresentamos dois estudos de caso. No primeiro caso, avaliamos uma bomba centrifuga enquanto, no segundo caso, um exaustor industrial. Para realizar a análise vibracional, utilizamos instrumentos que avaliam os níveis de vibração global e que aplicam a transformada rápida de Fourier, para diagnosticar as possíveis falhas através do espectro vibracional apresentado pelos equipamentos. Através destes resultados, podemos discutir os impactos gerados pela realização da manutenção preditiva associada a gestão de manutenção dos equipamentos. Concluímos que, a a aplicação da manutenção preditiva, associada aos conceitos de gestão, proporciona um resultado extraordinário, sem a necessidade de aumentar os custos de manutenção e, além disso, reduz o risco da quebra repentina dos equipamentos, o que impactaria diretamente na produção. O uso da matriz de criticidade favoreceu a maior eficiência na realização da manutenção preditiva, uma vez que, devido ao número de equipamentos, não seria possível realizar todas as avaliações com a mesma periodicidade.pt_BR
dc.subject.ptbrManutenção preditivapt_BR
dc.subject.ptbrAnálise de vibraçãopt_BR
dc.subject.ptbrAnálise de espectrospt_BR
dc.subject.enPredictive maintenancept_BR
dc.subject.enVibration analysispt_BR
dc.subject.enSpectrum analysispt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
local.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/5110683518235457pt_BR
local.date.available2024-
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