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COBEF 2017
Congresso Brasileiro de Engenharia de Fabricação
1299 - APLICAÇÃO DA MANUTENÇÃO PREDITIVA BASEADA NA ANÁLISE DE LUBRIFICANTES E DE PARÂMETROS OPERACIONAIS PARA A DETECÇÃO DE FALHAS EM MOTORES DIESEL DE EQUIPAMENTOS DE CONSTRUÇÃO
Submission Author:
Otávio Lima , PA
Co-Authors:
Wederley Miranda
Presenter: Otávio Lima
doi://10.26678/ABCM.COBEF2017.COF2017-1299
Abstract
Na engenharia de projetos e no desenvolvimento de produtos existe uma preocupação relevante quanto à confiabilidade e vida útil de máquinas e componentes. Desta forma, é de grande importância buscar técnicas que permitam monitorar e controlar o comportamento de máquinas ao longo de sua vida útil, para se buscar a melhoria do produto e mantê-lo competitivo no mercado globalizado. Este artigo apresenta um estudo de caso sobre o uso de técnicas de manutenção preditiva baseada na análise de lubrificantes e de parâmetros operacionais para a detecção de falhas e estimativa de vida útil em motores Diesel de pá carregadeira e escavadeira, que trabalham em diferentes regimes e condições. Foram analisados os laudos de análise de lubrificantes de 30 equipamentos para se comparar os níveis de desgaste dos componentes e a contaminação do lubrificante, em especial os teores de ferro, cobre e silício. Estes dados foram comparados com parâmetros operacionais, sendo possível observar alguns mecanismos de desgaste nos componentes móveis dos motores Diesel e a influência do ambiente em relação à contaminação no lubrificante. Foi possível concluir que em alguns casos a análise de lubrificante trabalhada de forma isolada não é suficiente para determinar as causas das falhas dos componentes, pois faz-se necessário associar estas informações às condições operacionais da máquina e ao ambiente de trabalho. Além disto, ficou evidente a importância de se estabelecer rotinas individualizadas de manutenção para as máquinas, considerando a realidade operacional de cada uma.
Keywords
Lubrificação, desgaste, Confiabilidade, Preditiva, Motores, Diesel, Lubrificação, desgaste, Confiabilidade, Motores, Diesel, Manutenção preditiva
