Compreendendo a Análise Espectral

1. Definição: O que é Análise Espectral?

Análise Espectral é o processo de obtenção de um sinal complexo, como um forma de onda temporal de um sensor de vibração e decompondo-o em seus componentes de frequência individuais. O objetivo principal da análise espectral é transformar o sinal do domínio do tempo (visualização da amplitude versus tempo) para o domínio da frequência (visualização da amplitude versus frequência).

A saída deste processo é uma espectro (plural: espectros), que é um gráfico que mostra a amplitude da vibração em cada frequência específica. A análise espectral é a técnica mais fundamental e poderosa em diagnóstico de vibração, pois permite que um analista identifique as assinaturas de frequência exclusivas associadas a diferentes falhas da máquina.

2. O Papel do Transformada Rápida de Fourier (FFT)

A análise espectral moderna é possível graças a um algoritmo altamente eficiente chamado Transformada Rápida de Fourier (FFT). A FFT é um procedimento matemático que é programado em cada dispositivo digital analisador de vibração. Ele recebe os dados de forma de onda de tempo digitalizados como entrada e produz o espectro de frequência como saída.

A FFT permite que um sinal complexo e aparentemente caótico, que é muito difícil de interpretar no domínio do tempo, seja visto como uma série clara de picos de frequência distintos no domínio da frequência.

3. O poder diagnóstico do espectro

A razão pela qual a análise espectral é tão eficaz é que diferentes problemas mecânicos e elétricos em máquinas rotativas geram vibração em frequências características e previsíveis. Ao examinar o espectro, um analista pode diagnosticar a causa raiz de um problema, comparando as frequências dos picos a um padrão de falha conhecido.

Exemplos comuns incluem:

• Um pico grande em 1X o velocidade de corrida frequentemente indica desequilíbrio.
• Um pico grande com o dobro da velocidade de corrida é um sinal clássico de desalinhamento.
• Uma série de picos em múltiplos não inteiros da velocidade de corrida pode indicar defeitos de rolamento.
• Um pico de alta amplitude na Frequência da Malha de Engrenagem (GMF) com faixas laterais indica defeitos de engrenagem.
• Um pico de frequência 2X maior que a da linha elétrica pode indicar um problema no estator do motor.

4. Parâmetros-chave na análise espectral

Para adquirir um espectro útil, um analista deve definir vários parâmetros-chave:

• Fmax (Frequência Máxima): Esta é a frequência mais alta que será incluída no espectro. Ela deve ser definida como alta o suficiente para capturar as frequências das falhas suspeitas (por exemplo, frequências altas para problemas de engrenagem).
• Resolução (Linhas de Resolução): Isso determina o nível de detalhe do espectro. Um número maior de linhas proporciona melhor resolução de frequência, o que significa que o analisador consegue distinguir entre dois picos de frequência muito próximos. Isso é fundamental para identificar bandas laterais na análise de caixas de engrenagens.
• Média: Para obter um espectro limpo e estável, o analisador tira vários "instantâneos" dos dados e os calcula em média. Isso remove ruídos aleatórios e fornece uma representação mais precisa da vibração real em estado estacionário.
• Janelamento: Uma função matemática (como uma janela de Hanning) é aplicada aos dados para evitar um erro de processamento chamado vazamento espectral, o que pode distorcer as amplitudes e formas dos picos de frequência.

Em essência, a análise espectral é o núcleo do diagnóstico de vibração moderno, fornecendo uma visão clara de “raio-X” das forças e movimentos que ocorrem dentro de uma máquina.

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