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Abstract:
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O setor elétrico brasileiro depende fortemente da geração hidráulica, tornando a confi abilidade operacional das usinas hidrelétricas relevante para a segurança do abasteci mento e para a eficiência dos processos de operação e manutenção. Nesse contexto, o monitoramento de vibração de unidades geradoras constitui uma estratégia importante de manutenção preditiva, pois permite acompanhar alterações no comportamento di nâmico da máquina. O problema central tratado neste trabalho é a inadequação de limiares de alarme fixos ou ajustados manualmente, que não consideram de forma sistemática as particularidades operacionais de cada unidade geradora nem a depen dência dos níveis de vibração em relação à potência ativa gerada. Essa limitação pode resultar em alarmes indevidos durante períodos de operação normal, comprome tendo a qualidade da alarmística e aumentando a sobrecarga analítica das equipes de operação e manutenção.
Para superar essa limitação, este trabalho propõe, implementa e avalia uma meto dologia para definição automática de limiares de alarme para sensores de vibração, baseada no intervalo interquartílico (IQR) e na estratificação dos dados históricos por faixas de potência ativa. O algoritmo recebe como entrada séries temporais exporta das por um sistema dedicado de monitoramento de condição (CMS) e um arquivo de configuração no formato .viblim. A partir dessas entradas, aplica filtragem temporal e operacional, segmenta os dados em faixas de potência e calcula automaticamente os limiares AB, BC e CD para cada sensor e condição operativa. Como saída, são gera dos um arquivo .viblim atualizado, planilhas em formato Excel para rastreabilidade e gráficos de apoio à validação técnica.
A metodologia foi aplicada a aproximadamente 30 unidades geradoras distribuídas em 14 usinas hidrelétricas, com potência nominal entre 15 MW e 20 MW. A avaliação quantitativa foi conduzida em oito unidades geradoras, considerando períodos mensais de operação normal. Os resultados demonstraram redução global de 92,3% na quanti dade de alarmes, com o total mensal passando de 857 para 66 eventos, e reduções individuais entre 76,9% e 100,0%. Esses resultados indicam que os limiares adaptati vos calculados são mais aderentes ao comportamento observado das máquinas nos períodos avaliados do que os limiares adotados anteriormente, contribuindo para a redução de alarmes indevidos, para a melhoria da alarmística e para o suporte às práticas de manutenção preditiva |
