iMachine Wireless: sistema de manutenção preditiva online em máquinas elétricas através da utilização de Lógica Fuzzy com análise dos parâmetros de vibração e temperatura de uma rede de sensores autônoma baseada em tecnologia de colheita de energia

• Processo: 20/05328-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Vigência: 01 de novembro de 2020 - 31 de outubro de 2022
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas, Instrumentação
• Pesquisador responsável: Samarone Guimarães Ruas
• Beneficiário: Samarone Guimarães Ruas
• Empresa Sede: Itech Soluções Ltda. - ME
• CNAE: Fabricação de equipamentos e aparelhos elétricos não especificados anteriormente
• Município: Campinas
• Pesquisadores associados: Leonardo Vieira von Zuben
• Vinculado ao auxílio: 17/16053-7 - iMachine wireless: sistema de manutenção preditiva online em máquinas elétricas através da utilização de lógica fuzzy com análise dos parâmetros de vibração e temperatura de uma rede de sensores autônoma baseada em tecnologia de colheita de energia, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/05319-1 - iMachine Wireless: Sistema de Manutenção Preditiva Online em Máquinas Elétricas através da utilização de Lógica Fuzzy com análise dos parâmetros de vibração e temperatura de uma rede de sensores autônoma baseada em tecnologia de colheita de energia., BP.TT; 21/03503-0 - iMachine Wireless: sistema de manutenção preditiva online em máquinas elétricas através da utilização de lógica fuzzy com análise dos parâmetros de vibração e temperatura de uma rede de sensores autônoma baseada em tecnologia de colheita de energia, BP.TT; 20/15319-6 - iMachine Wireless: sistema de manutenção preditiva online em máquinas elétricas através da utilização de lógica fuzzy com análise dos parâmetros de vibração e temperatura de uma rede de sensores autônoma baseada em tecnologia de colheita de energia, BP.TT; 21/02307-2 - iMachine Wireless: sistema de manutenção preditiva online em máquinas elétricas através da utilização de lógica fuzzy com análise dos parâmetros de vibração e temperatura de uma rede de sensores autônoma baseada em tecnologia de colheita de energia, BP.TT
• Assunto(s): Análise preditiva Consumo de energia elétrica Colheita de energia Rede de sensores sem fio Sensores Lógica fuzzy Wireless
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analise preditiva | energy harvesting | fuzzy | Sensores | Ultra baixo consumo de energia | Wireless | Energy Harvesting

Resumo

O projeto iMachine Wireless tem como objetivo desenvolver uma rede de sensores sem fio (RSSF) autônoma baseada em tecnologia de colheita de energia. As redes de sensores sem fio (RSSF) oferecem uma solução atrativa para muitos monitoramentos ambientais, de segurança e de processos. No entanto, a sua vida permanece muito limitada pela capacidade da bateria. Através do uso de técnicas de aproveitamento de energia térmica, o calor dissipado por máquinas elétricas pode ser capturado e convertido em eletricidade utilizável para criar RSSF auto alimentada que não está limitada pela energia finita da bateria. Esta pesquisa investiga de forma analítica e experimental o desempenho de uma RSSF alimentada por um Sistema de colheita de energia térmica, considerando o consumo de energia de um nó de sensor sem fio em uma rede de topologia em estrela. Trata-se de uma inovação incremental do sistema iMachine de análise preditiva desenvolvido pela iTech Soluções, já validado e implantado em diversos clientes no mercado brasileiro. O iMachine é um sistema de baixo custo para monitoração e acompanhamento de equipamentos industriais com vistas à manutenção preditiva. O sistema desenvolvido monitora a vibração do elemento em estudo, e faz o registro da mesma comparando-se a um padrão de vibração considerado nominal, ou seja, uma condição de operação satisfatória da máquina. Quando uma variação na vibração do dispositivo monitorado é identificada, há de se observar seu comportamento, não só de amplitude mas também no espectro de frequência, pois geralmente a incidência de falhas ou anomalias apresentam vibrações em frequências diferentes da nominal de trabalho de um dispositivo. A Transformada de Fourier do sinal e os registros de leituras frequentes nos permitem um acompanhamento contínuo do equipamento monitorado. Adicionalmente ao acompanhamento da vibração mecânica, faz-se o monitoramento da corrente elétrica do motor de acionamento do elemento para observância de eventual sobrecarga, desequilíbrio das fases e análise do espectro de frequência do sinal elétrico de corrente, que nos permite avaliar as alterações na alimentação do mesmo, indicando alguma anomalia de natureza elétrica ao motor em estudo. Por fim ainda monitora-se a temperatura dos elementos em estudo, pois a vida útil destes depende das temperaturas a que são submetidos em regime de operação que têm impacto direto em isolamentos de bobinas e lubrificantes das partes mecânicas. Este sistema permite uma avaliação de uma máquina, sem intervenção humana para as medições de vibração e temperatura, aliado ao histórico levantado, torna-se uma ferramenta poderosa para a implementação de um programa de manutenção preditiva. O desenvolvimento dessa tecnologia amplia significativamente o mercado para a solução de análise preditiva online tendo em vista que uma rede de sensores sem fio (RSSF) oferece uma solução atrativa de monitoramento, mas que tinha como desvantagem a vida limitada da bateria. O desenvolvimento de uma Rede de sensores sem fio auto alimentada é uma solução de alto impacto, tendo em vista que permitirá a utilização de sensores sem fio sem a necessidade de troca de bateria. (AU)