Monitoramento da condição e prognóstico de mancais considerando incertezas

Resumo

Sistemas rotativos representam uma classe de máquinas com grande aplicação na indústria. Entre os principais componentes de tais sistemas, mancais são os elementos mais suscetíveis a falhas. Várias técnicas atualmente desenvolvidas para diagnóstico e prognóstico de mancais usam respostas baseadas em modelos. Neste contexto, torna-se crucial o desenvolvimento de modelos mais robustos e representativos para tais componentes de máquinas rotativas atendendo às novas tendências exigidas pela Indústria 4.0. Além disso, as falhas em mancais são afetadas por flutuações estocásticas das condições de operação da máquina e das propriedades do material. É imperativo considerar técnicas de quantificação de incerteza a fim de desenvolver estratégias mais robustas de diagnóstico e prognóstico de mancais. A partir dessas motivações, este estudo propõe-se a responder a seguinte pergunta: "É possível melhorar as estratégias de diagnóstico e prognóstico de mancais utilizando técnicas de modelagem dinâmica e quantificação de incertezas?". Para isso, três objetivos são considerados: (1) desenvolver modelos matemáticos realistas para descrever os mecanismos de falha mais comuns e o impacto na resposta dinâmica de mancais; (2) desenvolver técnicas probabilísticas que levem em consideração as várias fontes de incerteza dos parâmetros operacionais de mancais, bem como das propriedades do material, e (3) desenvolver estratégias avançadas de diagnóstico e prognóstico de mancais. (AU)