Análise de falhas em caixa multiplicadora de aerogeradores usando transformada wavelet contínua
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28710 |
Resumo: | A energia eólica é uma das principais fontes de energia limpa da atualidade, se destacando na área de energias renováveis. Para tornar a energia eólica mais competitiva com outras fontes, características como disponibilidade, confiabilidade e vida útil das turbinas precisam ser melhoradas, portanto, a redução dos custos de inspeção e manutenção é vital para manter a competitividade desta indústria. A manutenção aplicada às turbinas eólicas implica custos elevados e longos períodos sem produção de energia. Um dos principais elementos sujeito a falhas é a caixa multiplicadora, que por falta de lubrificação ou contaminação, fazem com que o atrito do contato direto entre os dentes na transmissão de energia e velocidade, resulte em desgaste e cause perda de material. A análise dos sinais de vibração e do óleo são frequentemente utilizadas na manutenção preditiva para o diagnóstico de falhas em componentes mecânicos, pois contêm informações das condições de seus elementos. Os sinais de vibração de uma caixa multiplicadora geralmente têm muito ruído tornando difícil a extração de informações dos componentes do sinal, especialmente em situações práticas. Uma das soluções para este problema é a aplicação de técnicas de processamento de sinais para facilitar a obtenção de informações. A presente dissertação objetivou aplicar a Transformada Wavelet Contínua (do inglês Continuous Wavelet Transform - CWT), para a extração de características e posterior diagnóstico do desgaste em engrenagens, através de sinais obtidos em uma bancada experimental desenvolvida, a qual consiste em um motor acoplado aos pares de engrenagem. A análise do óleo e a microscopia óptica foram usadas para monitoramento da temperatura e composição do óleo, bem como o tipo de desgaste ocorrido no flanco do dente. A CWT se mostrou eficaz na análise do sinal de vibração indicando a presença de desgastes por fadiga de contato (scuffing e pitting), o que foi corroborado pela análise de óleo e microscopia. |
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Medeiros, Alexandre Augusto SouzaAlves, Salete MartinsBessa, Wallace MoreiraCorreia, Suzete Elida NobregaOliveira Júnior, José Josemar de2020-04-02T00:42:26Z2020-04-02T00:42:26Z2019-12-20MEDEIROS, Alexandre Augusto Souza. Análise de falhas em caixa multiplicadora de aerogeradores usando transformada wavelet contínua. 2019. 100f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28710A energia eólica é uma das principais fontes de energia limpa da atualidade, se destacando na área de energias renováveis. Para tornar a energia eólica mais competitiva com outras fontes, características como disponibilidade, confiabilidade e vida útil das turbinas precisam ser melhoradas, portanto, a redução dos custos de inspeção e manutenção é vital para manter a competitividade desta indústria. A manutenção aplicada às turbinas eólicas implica custos elevados e longos períodos sem produção de energia. Um dos principais elementos sujeito a falhas é a caixa multiplicadora, que por falta de lubrificação ou contaminação, fazem com que o atrito do contato direto entre os dentes na transmissão de energia e velocidade, resulte em desgaste e cause perda de material. A análise dos sinais de vibração e do óleo são frequentemente utilizadas na manutenção preditiva para o diagnóstico de falhas em componentes mecânicos, pois contêm informações das condições de seus elementos. Os sinais de vibração de uma caixa multiplicadora geralmente têm muito ruído tornando difícil a extração de informações dos componentes do sinal, especialmente em situações práticas. Uma das soluções para este problema é a aplicação de técnicas de processamento de sinais para facilitar a obtenção de informações. A presente dissertação objetivou aplicar a Transformada Wavelet Contínua (do inglês Continuous Wavelet Transform - CWT), para a extração de características e posterior diagnóstico do desgaste em engrenagens, através de sinais obtidos em uma bancada experimental desenvolvida, a qual consiste em um motor acoplado aos pares de engrenagem. A análise do óleo e a microscopia óptica foram usadas para monitoramento da temperatura e composição do óleo, bem como o tipo de desgaste ocorrido no flanco do dente. A CWT se mostrou eficaz na análise do sinal de vibração indicando a presença de desgastes por fadiga de contato (scuffing e pitting), o que foi corroborado pela análise de óleo e microscopia.Wind power is one of the oldest-exploited energy sources by humans and today is the most seasoned and efficient energy of all renewable energies. To make wind power more competitive with other sources, characteristics as availability, reliability and the life of turbines will all need to be improved. Therefore, reducing inspection and maintenance costs is vital to maintaining the competitiveness of this industry. The maintenance applied to wind turbines implies high costs and long periods without energy production. Vibration and oil signal analysis are frequently used in predictive maintenance for diagnosing mechanical component failures as they contain information about the condition of their components. Vibration signals from a gearbox are often noisy, making it difficult to extract information from signal components, especially in practical situations. One of the solutions to this problem is the application of signal processing techniques to make getting information easier. The present thesis aimed to apply the Continuous Wavelet Transform – CWT, in the extraction of characteristics and subsequent diagnosis of wear on gears. In this way, signals obtained in a developed experimental bench, which consists of a motor coupled in pairs of gear. Oil analysis and optical microscopy were used to monitor oil temperature and its composition, as well as the type of wear that occurred on the tooth flank. The CWT proved to be effective in the analysis of the vibration signal indicating the presence of wear due to contact fatigue (scuffing and pitting), which was corroborated by the analysis of oil and microscopy.CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICAAerogeradoresManutenção preditivaAnálise de vibraçãoWaveletAnálise de falhas em caixa multiplicadora de aerogeradores usando transformada wavelet contínuaFault analysis in gear box of wind turbines using wavelet transforminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECÂNICAUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTAnalisefalhascaixa_Medeiros_2019.pdf.txtAnalisefalhascaixa_Medeiros_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain152945https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28710/2/Analisefalhascaixa_Medeiros_2019.pdf.txt8989d27903b40872c2a0ef55c5c11bedMD52THUMBNAILAnalisefalhascaixa_Medeiros_2019.pdf.jpgAnalisefalhascaixa_Medeiros_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1345https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28710/3/Analisefalhascaixa_Medeiros_2019.pdf.jpgcb07e0f3ae0b90f538aeba09b7c7c34bMD53ORIGINALAnalisefalhascaixa_Medeiros_2019.pdfapplication/pdf3192197https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28710/1/Analisefalhascaixa_Medeiros_2019.pdf32c323a68bb1450872c5cd9dc61acea2MD51123456789/287102020-04-05 05:42:48.029oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/28710Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2020-04-05T08:42:48Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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A energia eólica é uma das principais fontes de energia limpa da atualidade, se destacando na área de energias renováveis. Para tornar a energia eólica mais competitiva com outras fontes, características como disponibilidade, confiabilidade e vida útil das turbinas precisam ser melhoradas, portanto, a redução dos custos de inspeção e manutenção é vital para manter a competitividade desta indústria. A manutenção aplicada às turbinas eólicas implica custos elevados e longos períodos sem produção de energia. Um dos principais elementos sujeito a falhas é a caixa multiplicadora, que por falta de lubrificação ou contaminação, fazem com que o atrito do contato direto entre os dentes na transmissão de energia e velocidade, resulte em desgaste e cause perda de material. A análise dos sinais de vibração e do óleo são frequentemente utilizadas na manutenção preditiva para o diagnóstico de falhas em componentes mecânicos, pois contêm informações das condições de seus elementos. Os sinais de vibração de uma caixa multiplicadora geralmente têm muito ruído tornando difícil a extração de informações dos componentes do sinal, especialmente em situações práticas. Uma das soluções para este problema é a aplicação de técnicas de processamento de sinais para facilitar a obtenção de informações. A presente dissertação objetivou aplicar a Transformada Wavelet Contínua (do inglês Continuous Wavelet Transform - CWT), para a extração de características e posterior diagnóstico do desgaste em engrenagens, através de sinais obtidos em uma bancada experimental desenvolvida, a qual consiste em um motor acoplado aos pares de engrenagem. A análise do óleo e a microscopia óptica foram usadas para monitoramento da temperatura e composição do óleo, bem como o tipo de desgaste ocorrido no flanco do dente. A CWT se mostrou eficaz na análise do sinal de vibração indicando a presença de desgastes por fadiga de contato (scuffing e pitting), o que foi corroborado pela análise de óleo e microscopia. |
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