ANALISE PREDITIVA DE FALHAS EM MOTORES ELÉTRICOS UTILIZANDO ANÁLISE DE VIBRAÇÃO E TEMPERATURA

Resumo

O monitoramento contínuo dos parâmetros operacionais é fundamental para o avanço da manutenção preditiva, pois permite estabelecer limites seguros de funcionamento das máquinas e evitar paradas inesperadas na produção causadas por falhas. Apesar da sua relevância, o monitoramento em tempo real de máquinas elétricas ainda é pouco adotado, especialmente em pequenas e médias indústrias. Este projeto propõe uma solução acessível e eficiente: capturar dados de vibração e temperatura de um motor elétrico trifásico e exibi-los em um dashboard intuitivo, facilitando a análise e a tomada de decisões. Para isso, são utilizados um acelerômetro (ADXL 335) e um sensor de temperatura (DS18B20), conectados ao microcontrolador ESP32, que envia os dados via Node-RED para um banco de dados instalado em um Raspberry Pi 3 Model B+, responsável também pela interface de visualização em tempo real. Com o sistema em operação, foram realizados testes em condições de sobrecarga para verificar a capacidade do dashboard em identificar anomalias, demonstrando que a solução pode contribuir significativamente para antecipar falhas e aumentar a confiabilidade dos equipamentos industriais.