Compreendendo a análise wavelet

1. Definição: O que é Análise Wavelet?

Análise Wavelet é uma técnica avançada de processamento de sinal usada para analisar vibração sinais onde o conteúdo de frequência muda ao longo do tempo. Ao contrário do tradicional Transformada Rápida de Fourier (FFT), que é mais adequado para sinais estacionários (sinais com conteúdo de frequência constante), a análise wavelet pode capturar e representar efetivamente eventos transitórios, choques e outros comportamentos não estacionários.

Ela funciona decompondo um sinal em um conjunto de funções básicas chamadas "wavelets". Cada wavelet é um pacote curto, oscilante e semelhante a uma onda, localizado tanto no tempo quanto na frequência. Essa dupla localização é o que confere à análise wavelet seu poder.

2. Análise Wavelet vs. FFT

Para entender o valor da análise wavelet, é importante entender a limitação da FFT:

• FFT (Transformada Rápida de Fourier): A FFT informa *quais* frequências estão presentes em um sinal, mas não fornece nenhuma informação sobre *quando* elas ocorreram. Ela analisa todo o sinal de uma só vez, proporcionando excelente resolução de frequência, mas resolução temporal zero.
• Análise Wavelet: A análise wavelet informa *quais* frequências estão presentes e *quando* elas estão presentes. Ela fornece um mapa "tempo-frequência" do sinal, mostrando como o conteúdo espectral evolui ao longo do tempo.

Imagine um sinal que contém um breve evento de "clique" de um dente de engrenagem rachado. A FFT pode mostrar um ligeiro aumento na energia de banda larga, mas o clique seria calculado como média para todo o sinal. A análise wavelet, no entanto, produziria um gráfico mostrando claramente uma explosão de energia de alta frequência no momento exato em que o clique ocorreu.

3. O Escalograma: Um Mapa de Tempo-Frequência

A saída mais comum da análise wavelet é uma escalograma (ou um gráfico de tempo-frequência semelhante). Este é um mapa colorido 2D onde:

• O eixo X representa o tempo.
• O eixo Y representa a frequência (ou escala).
• A cor representa a amplitude ou energia da vibração naquele momento e frequência específicos.

Essa visualização facilita a identificação de eventos transitórios que estariam ocultos em um espectro FFT padrão. Por exemplo, uma linha vertical de cor "quente" em um escalograma indica um evento de banda larga (como um impacto) que ocorreu em um instante específico.

4. Aplicações em Diagnóstico de Vibração

A análise wavelet não é normalmente usada para rotina monitoramento de vibração mas é uma ferramenta poderosa para diagnósticos avançados em situações específicas:

• Análise da caixa de engrenagens: Ele é excepcionalmente bom em detectar falhas localizadas, como um único dente rachado ou quebrado, o que gera um impacto distinto a cada revolução.
• Defeito no rolamento Análise: Pode ser usado para detectar os impactos individuais causados por um elemento rolante passando sobre uma lasca, especialmente em máquinas de velocidade muito baixa, onde os tradicionais análise de envelope pode ser desafiador.
• Evento transitório Análise: É ideal para analisar sinais de inicialização, desligamento ou outros processos de máquinas em que as características de velocidade e vibração mudam constantemente.
• Análise Estrutural: Ele pode ser usado para analisar a resposta de uma estrutura a um impacto (um teste de colisão) para entender seu amortecimento e frequências naturais.

Embora seja computacionalmente mais intensivo do que o FFT, o software de computador moderno tornou a análise wavelet uma ferramenta acessível e valiosa para o analista de vibração avançado que lida com sinais complexos e não estacionários.

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