Análise de Filtros Digitais para Estudo de Vibrações em Máquinas Rotativas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Braga, Joaquim
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/237248
Resumo: A manutenção preditiva é o ramo que visa detectar possíveis problemas em equipamentos industriais antes que os mesmos aconteçam, assim possibilitando que as atitudes relevantes sejam tomadas. Um dos sintomas mais comuns que pode ajudar a prever falhas em máquinas rotativas é a vibração. Um sistema de análise de vibração para manutenção preditiva consiste em um sensor para captar os dados de vibração, que por sua vez envia-os para um gateway onde são realizadas operações de tratamento de dados como a remoção de bandas de frequência desnecessárias, que podem ofuscar as características mais relevantes dos dados. Para realizar esta remoção de bandas de frequência específicas, são utilizados filtros de frequência digitais. Existem diversos tipos e implementações de filtros de frequência digitais, cada um com vantagens e desvantagens. O presente trabalho tem como objetivo comparar as características de diversos filtros de frequência digitais, visando definir qual desses filtros melhor atende as duas principais necessidades de filtragem na análise de vibração: a remoção de componente de corrente contínua, também conhecida como offset, e a remoção de ruídos de alta frequência. Para isso foram geradas diversas ondas de entrada se baseando em características-chave das ondas de vibração geradas por máquinas rotativas com defeitos e os diferentes tipos de filtro aplicados às mesmas. Na aplicação de cada filtro, foram variados os parâmetros de frequência de aquisição, ordem do filtro e tipo do filtro. A eficácia destes filtros foi então avaliada com base nos principais requisitos de cada aplicação como o ripple na banda de passagem, atenuação na banda de bloqueio, largura de transição entre bandas e tempo de execução do filtro. Os resultados das análises foram avaliados com base nas diferenças entre os sinais de entrada e saída (pré e pós filtragem) nos domínios do tempo e frequência e a resposta em frequência dos filtros utilizados. Por fim, concluiu-se que os filtros do tipo Butterworth e Cauer são os mais vantajosos para a aplicação de remoção de componente de corrente contínua do sinal enquanto o filtro obtido pela convolução da função de janelamento de Chebyshev foi o mais vantajoso para a aplicação de remoção de ruídos de alta frequência e anti-aliasing. Com essas seleções de filtros, os componentes essenciais para detecção de falhas através de vibração são melhor mantidos, facilitando o processo de análise do sinal de vibração das máquinas rotativas.
id UNSP_e881f6df5da3a401c19aa1774d3214ac
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/237248
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Análise de Filtros Digitais para Estudo de Vibrações em Máquinas RotativasDigital Filter Analysis for Vibration Study in Rotating MachineryProcessamento de sinais Técnicas digitaisFiltros digitais (Matemática)VibraçãoConversores analógicos-digitaisSignal processing Digital techniquesDigital filters (Mathematics)Vibration DLCAnalog-to-digital convertersA manutenção preditiva é o ramo que visa detectar possíveis problemas em equipamentos industriais antes que os mesmos aconteçam, assim possibilitando que as atitudes relevantes sejam tomadas. Um dos sintomas mais comuns que pode ajudar a prever falhas em máquinas rotativas é a vibração. Um sistema de análise de vibração para manutenção preditiva consiste em um sensor para captar os dados de vibração, que por sua vez envia-os para um gateway onde são realizadas operações de tratamento de dados como a remoção de bandas de frequência desnecessárias, que podem ofuscar as características mais relevantes dos dados. Para realizar esta remoção de bandas de frequência específicas, são utilizados filtros de frequência digitais. Existem diversos tipos e implementações de filtros de frequência digitais, cada um com vantagens e desvantagens. O presente trabalho tem como objetivo comparar as características de diversos filtros de frequência digitais, visando definir qual desses filtros melhor atende as duas principais necessidades de filtragem na análise de vibração: a remoção de componente de corrente contínua, também conhecida como offset, e a remoção de ruídos de alta frequência. Para isso foram geradas diversas ondas de entrada se baseando em características-chave das ondas de vibração geradas por máquinas rotativas com defeitos e os diferentes tipos de filtro aplicados às mesmas. Na aplicação de cada filtro, foram variados os parâmetros de frequência de aquisição, ordem do filtro e tipo do filtro. A eficácia destes filtros foi então avaliada com base nos principais requisitos de cada aplicação como o ripple na banda de passagem, atenuação na banda de bloqueio, largura de transição entre bandas e tempo de execução do filtro. Os resultados das análises foram avaliados com base nas diferenças entre os sinais de entrada e saída (pré e pós filtragem) nos domínios do tempo e frequência e a resposta em frequência dos filtros utilizados. Por fim, concluiu-se que os filtros do tipo Butterworth e Cauer são os mais vantajosos para a aplicação de remoção de componente de corrente contínua do sinal enquanto o filtro obtido pela convolução da função de janelamento de Chebyshev foi o mais vantajoso para a aplicação de remoção de ruídos de alta frequência e anti-aliasing. Com essas seleções de filtros, os componentes essenciais para detecção de falhas através de vibração são melhor mantidos, facilitando o processo de análise do sinal de vibração das máquinas rotativas.Predictive maintenance is the field of study that aims to detect possible failures in industrial machinery before they occur, thus making it possible for the relevant actions to be taken. One of the most common symptoms that can help predict failures in rotating machinery is vibration. A vibration analysis system for predictive maintenance consists of a sensor for data collection which sends data to a gateway where data processing methods such as the removal of unnecessary frequency bands which can obscure relevant data characteristics are applied. To remove these frequency bands, digital frequency filters are used. There are several different implementations of digital frequency filters, each having its own advantages and disadvantages. The following study has the objective of comparing the characteristics of each of the main types of frequency filters in order to choose which of these best suits the two main applications of filters in vibration analysis: the removal of the DC component of the waveform, also known as offset and the removal of high frequency noise. For this, several waveforms were generated based on key characteristics of vibration waveforms generated by faulty rotating machines and the different types of filters were applied. In each instance, the values of sampling frequency, filter order and type were varied. The performance of each filter was then evaluated based on the main requisites of each application such as ripple in the passband, attenuation in the stopband, transition width and execution time. The results of the analyses were then evaluated based on the differences between the input and output signals both in the frequency and time domain and the filter’s frequency response. Lastly, it was concluded that the Butterworth and Cauer filters had the best performance when it came to DC removal while the Chebyshev window sinc filter had the best performance for high frequency noise reduction and anti-aliasing. With these filter choices the essential components for fault detection are better preserved, thereby facilitating the process of vibration signal analysis for rotating machinery.Não recebi financiamentoUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Martins, Everson [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Braga, Joaquim2022-10-27T14:41:55Z2022-10-27T14:41:55Z2022-09-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/237248porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2023-11-28T06:18:48Zoai:repositorio.unesp.br:11449/237248Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T18:59:07.302818Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Análise de Filtros Digitais para Estudo de Vibrações em Máquinas Rotativas
Digital Filter Analysis for Vibration Study in Rotating Machinery
title Análise de Filtros Digitais para Estudo de Vibrações em Máquinas Rotativas
spellingShingle Análise de Filtros Digitais para Estudo de Vibrações em Máquinas Rotativas
Braga, Joaquim
Processamento de sinais Técnicas digitais
Filtros digitais (Matemática)
Vibração
Conversores analógicos-digitais
Signal processing Digital techniques
Digital filters (Mathematics)
Vibration DLC
Analog-to-digital converters
title_short Análise de Filtros Digitais para Estudo de Vibrações em Máquinas Rotativas
title_full Análise de Filtros Digitais para Estudo de Vibrações em Máquinas Rotativas
title_fullStr Análise de Filtros Digitais para Estudo de Vibrações em Máquinas Rotativas
title_full_unstemmed Análise de Filtros Digitais para Estudo de Vibrações em Máquinas Rotativas
title_sort Análise de Filtros Digitais para Estudo de Vibrações em Máquinas Rotativas
author Braga, Joaquim
author_facet Braga, Joaquim
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Martins, Everson [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Braga, Joaquim
dc.subject.por.fl_str_mv Processamento de sinais Técnicas digitais
Filtros digitais (Matemática)
Vibração
Conversores analógicos-digitais
Signal processing Digital techniques
Digital filters (Mathematics)
Vibration DLC
Analog-to-digital converters
topic Processamento de sinais Técnicas digitais
Filtros digitais (Matemática)
Vibração
Conversores analógicos-digitais
Signal processing Digital techniques
Digital filters (Mathematics)
Vibration DLC
Analog-to-digital converters
description A manutenção preditiva é o ramo que visa detectar possíveis problemas em equipamentos industriais antes que os mesmos aconteçam, assim possibilitando que as atitudes relevantes sejam tomadas. Um dos sintomas mais comuns que pode ajudar a prever falhas em máquinas rotativas é a vibração. Um sistema de análise de vibração para manutenção preditiva consiste em um sensor para captar os dados de vibração, que por sua vez envia-os para um gateway onde são realizadas operações de tratamento de dados como a remoção de bandas de frequência desnecessárias, que podem ofuscar as características mais relevantes dos dados. Para realizar esta remoção de bandas de frequência específicas, são utilizados filtros de frequência digitais. Existem diversos tipos e implementações de filtros de frequência digitais, cada um com vantagens e desvantagens. O presente trabalho tem como objetivo comparar as características de diversos filtros de frequência digitais, visando definir qual desses filtros melhor atende as duas principais necessidades de filtragem na análise de vibração: a remoção de componente de corrente contínua, também conhecida como offset, e a remoção de ruídos de alta frequência. Para isso foram geradas diversas ondas de entrada se baseando em características-chave das ondas de vibração geradas por máquinas rotativas com defeitos e os diferentes tipos de filtro aplicados às mesmas. Na aplicação de cada filtro, foram variados os parâmetros de frequência de aquisição, ordem do filtro e tipo do filtro. A eficácia destes filtros foi então avaliada com base nos principais requisitos de cada aplicação como o ripple na banda de passagem, atenuação na banda de bloqueio, largura de transição entre bandas e tempo de execução do filtro. Os resultados das análises foram avaliados com base nas diferenças entre os sinais de entrada e saída (pré e pós filtragem) nos domínios do tempo e frequência e a resposta em frequência dos filtros utilizados. Por fim, concluiu-se que os filtros do tipo Butterworth e Cauer são os mais vantajosos para a aplicação de remoção de componente de corrente contínua do sinal enquanto o filtro obtido pela convolução da função de janelamento de Chebyshev foi o mais vantajoso para a aplicação de remoção de ruídos de alta frequência e anti-aliasing. Com essas seleções de filtros, os componentes essenciais para detecção de falhas através de vibração são melhor mantidos, facilitando o processo de análise do sinal de vibração das máquinas rotativas.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-10-27T14:41:55Z
2022-10-27T14:41:55Z
2022-09-21
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/237248
url http://hdl.handle.net/11449/237248
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808129007875522560