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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Departamento: Engenharia Elétrica/EEL

Dimensão Institucional: Pesquisa

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Projeto de Pesquisa

Título: DESENVOLVIMENTO DE TECNOLOGIA PARA DETECÇÃO E PREDIÇÃO DE FALHAS EM MÁQUINAS ROTATIVAS UTILIZANDO SINAIS DE VIBRAÇÃO

Coordenador
  • MARCIO HOLSBACH COSTA
Participante
  • BRUNO CATARINO BISPO (D)
  • KAROLINE DA ROCHA (Di)
  • LUCIANA MENEZES XAVIER DE SOUZA
  • MARCIO HOLSBACH COSTA (D)
  • PAULO HENRIQUE GUBERT (Di)
  • RENAN DOS SANTOS FAGUNDES
  • VALDIR FERREIRA FILHO

Conteúdo

A ocorrência de falhas não previstas em máquina...a ocorrência de falhas não previstas em máquinas rotativas de grande porte pode acarretar significativas perdas produtivas e econômicas em áreas como mineração, produção de energia e de bens de consumo. dessa forma, estratégias de monitoração, prognóstico e gerenciamento de saúde de máquinas têm sido amplamente demandadas por grandes indústrias. no brasil, a empresa dynamox, sediada em florianópolis, é referência no sensoriamento e monitoração de sinais de vibração e temperatura de máquinas rotativas. a partir dos dados adquiridos por sensores de produção própria permite a seus clientes a estimação e análise de parâmetros para o acompanhamento da operação de diversos tipos de sistemas mecânicos, de forma a planejar ações de manutenção preditiva e corretiva. dentro deste escopo, existem dois grandes elementos de interesse: a detecção precoce de situações indicativas de falha e a previsão da vida útil de uma máquina antes da ocorrência de uma falha. ambos temas são importantes para que substituições de peças ou ações de manutenção possam ser realizadas previamente, de modo a evitar ou diminuir paralisações indesejáveis do processo produtivo. a partir do exposto o objetivo deste projeto é a aquisição de conhecimento, desenvolvimento e transferência de tecnologia para detecção e predição de falhas em máquinas rotativas utilizando sinais de vibração.

Índice de Shannon: 3.66579

Índice de Gini: 0.899706

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
2,85% 7,98% 4,65% 2,69% 2,81% 4,01% 12,94% 4,38% 21,54% 2,98% 5,09% 10,60% 4,75% 5,56% 4,45% 2,72%
ODS Predominates
ODS 9
ODS 1

2,85%

ODS 2

7,98%

ODS 3

4,65%

ODS 4

2,69%

ODS 5

2,81%

ODS 6

4,01%

ODS 7

12,94%

ODS 8

4,38%

ODS 9

21,54%

ODS 10

2,98%

ODS 11

5,09%

ODS 12

10,60%

ODS 13

4,75%

ODS 14

5,56%

ODS 15

4,45%

ODS 16

2,72%