Orientador: Aparecido Carlos Gonçalves / Banca: Gilberto Pechoto de Melo / Banca: Jorge Nei Brito / Resumo: Todo sistema ou equipamento mecânico está sujeito a processos de deterioração. Esta deterioração leva ao aparecimento de defeitos que podem atrapalhar a continuidade e qualidade do serviço (produção). Uma quebra não prevista traduz-se por uma parada brusca, levando geralmente a grandes prejuízos e a perda de tempo de produção. Para evitar paradas inesperadas eficientemente e reduzir os custo de manutenção são utilizadas técnicas de manutenção preditiva. Entre todas as técnicas existentes, as mais importantes na manutenção de redutores são a análise de vibrações e a análise de partículas de desgaste. A determinação da severidade, modos e tipos de desgaste em máquinas pode ser feita pela identificação da morfologia, acabamento superficial, coloração, natureza, quantidade e tamanho das partículas encontradas em amostras de óleo ou graxas. Pela análise do sinal vibratório é possível tomar decisões de intervir ou não na operação da máquina, aumentando a disponibilidade e confiabilidade da mesma. A integração destas técnicas tem o potencial para revolucionar práticas industriais e proporcionar para as companhias um significante alívio econômico. Para estudo destas duas técnicas, neste trabalho foi construída uma bancada experimental com o propósito de se realizar a manutenção preditiva em um redutor de velocidades. O Sistema foi posto para funcionar até o limite de utilização. Foram utilizados lubrificantes recomendados pelo fabricante do redutor, lubrificantes com contaminação líquida em várias porcentagens e lubrificantes com contaminação sólida em duas porcentagens. Foram observadas que para baixas rotações a análise de partículas foi vantajosa em relação à análise de vibrações e que a contaminação por água, embora tenha ocasionado uma maior oxidação do sistema, proporcionou menor desgaste do que o lubrificante sem contaminação. / Abstract: Every system or mechanical equipment is subject to deterioration processes. This deterioration takes to the apparition of defects that can disturb the continuity and quality of the service (production). One break not foreseen translates for an abrupt stop, usually taking to great damages and waste of time of production. For avoid unexpected stops efficiently and reduce the cost, predictive maintenance techniques are used. Among all the existent techniques, the most important in the maintenance of reducers are vibration analysis and wear particle analysis. The determination of the severity, wear modes and types in machines can be done through the identification of the morphology, surface finishing, coloration, nature, quantity and size of the particles found in oil samples or lubricating greases. Vibration Analysis is one of the oldest techniques in the maintenance. By vibration sign analysis it is possible to make decisions of intervening or not in the machine operation, improving its availability and reliability. The integration of these techniques has the potential to revolutionize industry practices and provide a significant industrial economic relief. For the study of these two techniques, in this work, an experimental bench was built with the purpose of doing the predictive maintenance in a reducer. The System was put to work until the limit. It was observed that for low rotations the wear particle analysis were advantageous in relation to the vibration analysis and for oil with water contamination, although causing a larger oxidation in the system, a smaller wear than the lubricant without contamination was provided. / Mestre
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000555007 |
| Date | January 2007 |
| Creators | Lago, Daniel Fabiano. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Engenharia (Campus de Ilha Solteira). |
| Publisher | Ilha Solteira : [s.n.], |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | 179 f. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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