A análise de vibração é uma ferramenta essencial na manutenção preditiva de equipamentos industriais rotativos, tendo diversos parâmetros importantes para interpretar os dados de vibração.
Dentro desses parâmetros, Kurtosis e Skewness se destacam pela capacidade de fornecer informações detalhadas da condição das máquinas através da interpretação dos dados de vibração.
Neste artigo, exploramos o que são esses parâmetros, destacamos sua importância na análise de vibração e mostramos como podem ser aplicados na prática para a manutenção preditiva.
Como avaliar os parâmetros de Kurtosis e Skewness?
Para avaliar os parâmetros de Kurtosis e Skewness, é importante compreender os conceitos da curva normal.
A curva normal, conhecida como distribuição Gaussiana, é uma representação gráfica de distribuição de dados sendo simétrica em torno da média, formando a clássica forma de sino.
Nela, a frequência dos valores diminuem gradualmente à medida que se afastam da média, sendo que a maioria dos valores que se concentram em torno dela, criando as “caudas” da distribuição.
Os dados coletados na análise de vibração de equipamentos rotativos, frequentemente seguem uma distribuição normal, quando o ativo está operando em condições normais.
Portanto, isso significa que a maioria das medições estará próxima do valor médio, com poucas medições extremas.
Além disso, a curva normal é significativa por permitir que analistas identifiquem rapidamente anomalias: valores de vibração que se desviam do padrão esperado.
O que é a Kurtosis?
A Kurtosis é um indicador estatístico da ocorrência de grandes picos numa forma de onda.
Assim como o fator de crista, a Kurtosis é utilizada para a detecção de ocorrências de pico, sendo útil principalmente para a identificação de defeitos de rolamentos e engrenamento.
Ela é um parâmetro puramente estatístico e, geralmente, é preferível ao fator de crista para o monitoramento da condição de máquinas, pelo mesmo motivo que o RMS é preferido ao Pico.
Por exemplo, em um sinal de vibração com distribuição normal, o valor da Kurtosis é 3. Segundo o artigo “A review of rolling element bearing vibration, detection, diagnosis and prognosis” o valor de Kurtosis de um rolamento ideal é 3, enquanto um rolamento com falha na pista interna apresenta um valor de aproximadamente 4,57.
Você pode visualizar a Kurtosis na curva normal como um aumento ou diminuição da altura no gráfico da distribuição normal, conforme a imagem abaixo:
O que é o Skewness?
Podemos definir Skewness, ou assimetria, sendo também uma medida estatística que descreve a simetria da distribuição dos dados em torno da média.
Em termos simples, Skewness indica se os dados estão inclinados para a direita ou para esquerda em uma curva normal, conforme imagem abaixo:
De maneira geral, um valor Snewness diferente de zero pode indicar uma condição de anomalias ocorrendo no equipamento.
Importância de Kurtosis e Skewness na Análise de vibração
- Identificação de anomalias
Kurtosis e Skewness são cruciais para identificar anomalias em equipamentos rotativos.
Uma Kurtosis alta pode indicar a presença de picos anormais, sugerindo possíveis falhas ou defeitos em componentes como rolamentos ou engrenagens.
Você pode usar Skewness para identificar sinais de vibração que apresentam assimetria, características do mesmo tipo de defeitos citados anteriormente.
- Monitoramento contínuo
Na manutenção preditiva, monitorar continuamente o estado das máquinas é essencial. Kurtosis e Skewness oferecem uma visão detalhada e constante do comportamento das vibrações, permitindo a detecção precoce de problemas antes que se tornem críticos.
Reflexões finais: Kurtosis e Skewness na Manutenção Preditiva
Kurtosis e Skewness são parâmetros estatísticos poderosos na análise de vibração, oferecendo insights valiosos para a manutenção preditiva de equipamentos industriais rotativos.
Com a capacidade de identificar anomalias e diagnosticar falhas específicas, esses parâmetros permitem uma abordagem proativa na manutenção, garantindo a operação contínua e eficientes das máquinas;
Esperamos que este artigo tenha elucidado a importância de Kurtosis e Skewness e como aplicá-los na prática para a manutenção preditiva.
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