Detecção de falhas em máquinas de indução trifásicas usando análise de vibração.

dc.contributor.authorAmorim, Lucas Barboza
dc.date.accessioned2026-05-25T20:03:54Z
dc.date.available2026-05-25T20:03:54Z
dc.date.issued2026-05-25
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso foi aprovada como requisito parcial para obtenção do título de Bacharel em Engenharia Elétrica, aprovada em sua forma final pelo Colegiado do Curso de Engenharia Elétrica do Centro Multidisciplinar de Bom Jesus da Lapa da Universidade Federal do Oeste da Bahia.
dc.description.abstractEste trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de baixo custo para detecção de falhas em Motores de Indução Trifásicos (MITs) por meio de análise de vibração, visando aplicações de manutenção preditiva em ambientes industriais. O sistema integra a aquisição de dados com o sensor MPU-6050 (acelerômetro e giroscópio de 6 eixos), processamento de sinais via Transformada Rápida de Fourier (FFT) e uma interface gráfica web para monitoramento em tempo real. A metodologia incluiu a montagem experimental com um MIT de 1730 RPM, coleta de dados em condições normais e com falha simulada (falta de fase), e implementação de um protótipo baseado no microcontrolador Raspberry Pi Pico W, que atua como servidor HTTP. Os dados são armazenados em cartão SD no formato CSV e visualizados em um dashboard HTML acessível via navegador. Os resultados finais indicaram a capacidade do sistema em capturar assinaturas vibratórias distintas entre condições normal e defeituosa, com aumento significativo da amplitude no domínio do tempo e aparecimento de componentes espectrais características no domínio da frequência. Contudo, limitações relacionadas à aquisição e ruídos ambientais no posicionamento do sensor sugerem a necessidade de aprimoramentos metodológicos para consolidação do diagnóstico. Conclui-se que a abordagem é viável e economicamente acessível, podendo contribuir para a confiabilidade operacional de máquinas elétricas. Como trabalhos futuros, sugere-se a integração de protocolos de comunicação MQTT, melhoria no sistema de aquisição, expansão das condições de falha testadas e implementação de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática de defeitos.
dc.description.sponsorshipOrientador: Prof. Dr. Manoel Messias Silva Junior
dc.identifier.citationAmorim, Lucas Barboza. Detecção de falhas em máquinas de indução trifásicas usando análise de vibração. 2025.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufob.edu.br/handle/123456789/743
dc.language.isopt
dc.publisherUniversidade Federal do Oeste da Bahia. Centro Multidisciplinar de Bom Jesus da Lapa
dc.titleDetecção de falhas em máquinas de indução trifásicas usando análise de vibração.
dc.typeThesis
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
TCC - LUCAS BARBOZA AMORIM.pdf
Tamanho:
4.8 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
640 B
Formato:
Item-specific license agreed to upon submission
Descrição:
Coleções