ESP32 no Monitoramento de Motores El´etricos: Eficiˆencia e Conectividade na Ind´ustria 4.0
Manutenção prescritiva; Internet das Coisas; Motor de indução; Baixa isolação; Monitoramento em tempo real; ESP32; Vibração.
Motores elétricos desempenham um papel fundamental nos processos industriais, configurando-se como os principais dispositivos de conversão de energia elétrica em energia mecânica. No entanto, falhas nesses equipamentos como: curto-circuito entre espiras do estator, desequilíbrios na alimentação e níveis excessivos de vibração podem comprometer sua produtividade, ocasionando paradas não planejadas e elevando significativamente os custos de manutenção.
Nesse sentido esta dissertação propõe o desenvolvimento e validação de uma arquitetura de manutenção prescritiva de baixo custo aplicada a motores elétricos trifásicos, com base nos princípios da Internet das Coisas (IoT). O sistema é composto por sensores de corrente (SCT-013-20A) e de vibração (ADXL345) integrados a um microcontrolador ESP32, que realiza a coleta local dos dados. Esses dados são transmitidos em tempo real via protocolo MQTT para um microcomputador Raspberry Pi 4, que realiza o pré-processamento e envia os dados já processados para um banco de dados em nuvem (InfluxDB). A visualização dos dados ocorre por meio de um dashboard online na plataforma Grafana. Além disso, propõe-se uma nova metodologia de detecção de baixa isolação entre espiras do estator, fundamentada na análise das assinaturas elétricas da corrente. O trabalho contempla ainda a análise da vibração mecânica com base na norma ISO 10816-1, além de monitorar a frequência característica de 120 Hz. A arquitetura foi validada experimentalmente em bancada, demonstrando capacidade de identificar condições de falha como: single phase, aumento anômalo de vibração e degradação da isolação. Todos os códigos implementados nesse trabalho estão disponíveis em: \textcolor{blue}{https://github.com/lucas-botelho-da-cruz/MQTT-Induction-motor-IOT-.git}