Tecnologia_IOT_como_Ferramenta_para_Melh

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CENTRO UNIVERSITÁRIO AUGUSTO MOTTA 
CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA 
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO 
 
 
 
 
TECNOLOGIA IOT COMO FERRAMENTA PARA MELHORIA DE PERFORMANCE 
DA MANUTENÇÃO PREDITIVA DE EQUIPAMENTOS ROTATIVOS 
 
 
 
 
 
Willian Germano de Macena 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Rio de Janeiro 
JULHO/2019 
 
CENTRO UNIVERSITÁRIO AUGUSTO MOTTA 
CURSO DE ENGENHARIA ELÉTRICA 
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO 
 
 
 
TECNOLOGIA IOT COMO FERRAMENTA PARA MELHORIA DE PERFORMANCE 
DA MANUTENÇÃO PREDITIVA DE EQUIPAMENTOS ROTATIVOS 
 
 
Willian Germano de Macena 
 
 
Trabalho acadêmico apresentado ao 
Curso de Engenharia Elétrica do Centro 
Universitário Augusto Motta (UNISUAM), 
como requisito parcial à obtenção do 
título de Bacharel em Engenharia 
Elétrica. 
 
Orientador: André Luís da Silva Pinheiro 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Rio de Janeiro 
JULHO/2019 
CENTRO UNIVERSITÁRIO AUGUSTO MOTTA 
CURSO DE ENGENHARIA ELÉTRICA 
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO 
 
 
 
TECNOLOGIA IOT COMO FERRAMENTA PARA MELHORIA DE PERFORMANCE 
DA MANUTENÇÃO PREDITIVA DE EQUIPAMENTOS ROTATIVOS 
 
 
 
Willian Germano de Macena 
 
 
 
APROVADO EM: _________________________ 
 
BANCA EXAMINADORA: 
 
_______________________________________ 
André Luís da Silva Pinheiro, Domsc. – Orientador 
_______________________________________ 
Jorge Dias Ferreira, M.Sc. 
_______________________________________ 
Antônio José Dias da Silva, M.Sc. 
 
 
 
 
 
 
Rio de Janeiro 
JULHO/2019 
DEDICATÓRIA 
Dedico este trabalho a Deus, por me permitir viver esta etapa da minha vida, 
aоs meus pais, Edson e Edna, a minha esposa Vanessa, e ao meu irmão Wesley, 
que cоm muito carinho е apoio, nãо mediram esforços para qυе еυ chegasse аté 
esta etapa da minha vida. 
 
AGRADECIMENTOS 
Gostaria de primeiramente agradecer a Deus, pois tem me dado saúde até 
aqui para realizar o meu sonho, sem dúvida serei sempre grato a Ele. Também 
agradeço aos meus pais, Edson e Edna que não mediram esforços para que eu 
trilhasse o caminho do conhecimento, sempre me incentivando a estudar, ao meu 
irmão Wesley que sempre se mostrou prestativo e sempre incentivador, e para 
minha esposa Vanessa, que sempre esteve ao meu lado me incentivando e 
encorajando para que nós chegássemos até aqui, sim digo nós, porque sei que essa 
conquista é de todos nós. 
 
EPÍGRAFE 
Que os vossos esforços desafiem as impossibilidades, lembrai-vos de que as 
grandes coisas do homem foram conquistadas do que parecia impossível. 
Charles Chaplin 
 
 
MACENA, Willian Germano de. Tecnologia IOT como ferramenta para melhoria 
da performance da manutenção preditiva em equipamentos rotativos. 2019. 69 
p. Trabalho de conclusão de curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Centro 
Universitário Augusto Motta, Rio de Janeiro, 2019. 
RESUMO 
A conectividade é um fator muito importante para a obtenção de informações, 
mediante a esta possibilidade, foi visto uma oportunidade de se aplicar o conceito de 
internet das coisas para obtenção de dados de forma remota para auxiliar a tomada 
de decisão em um setor de manutenção. Através da rede é possível interligar 
dispositivos e obter suas informações, este conceito se faz importante para a coleta 
de dados dos equipamentos da rede. Por meio do sensoreamento, é possível 
observar as tendências e o comportamento dos equipamentos julgados importantes 
para o processo produtivo e assim trazer a filosofia de processo Just in time, visando 
uma manutenção preditiva e assertiva, reduzindo os custos de manutenção, 
aumentando a vida útil do equipamento, gerando disponibilidade para a produção já 
que se permite realizar uma intervenção planejada e programada. A partir daí nasce 
à inspiração para o projeto, utilizar a tecnologia IOT para fazer aquisição do sinal 
para realizar a inspeção de vibração em motores, através dos sinais elétricos 
captados por um acelerômetro conectado ao Arduíno Mega. 
 
Palavras-chave: embarcado, Arduíno, sensoreamento, remoto, manutenção, 
vibração, IOT, Indústria 4.0. 
 
 
LISTA DE FIGURAS 
Figura 1- Redutor sendo retirado devido à engrenagem estar danificada ........ 2 
Figura 2 - Gráfico custo em relação ao nível de manutenção adotado ........... 10 
Figura 3 - Gráfico da geração de lucro e disponibilidade ................................ 11 
Figura 4 - Estratégias de manutenção ............................................................ 12 
Figura 5 - Arquitetura em camadas do padrão OSA-CBM .............................. 17 
Figura 6 - Blocos básicos da IOT .................................................................... 18 
Figura 7 - Arquitetura Iot ................................................................................. 20 
Figura 8 - Exemplo Arquitetura de rede segura .............................................. 22 
Figura 9 - conectores para conexões de shields e módulos na placa arduino 
Mega ......................................................................................................................... 23 
Figura 10 - Microcontrolador ATmega 2560 ................................................... 24 
Figura 11 - pinagem entrada analógica Arduino Mega 2560 .......................... 25 
Figura 12- Exemplo de funcionamento interno de um acelerômetro .............. 27 
Figura 13 - Vibração harmônica ...................................................................... 29 
Figura 14 - Vibração periódica representada no domínio do tempo e na 
frequência do sinal. ................................................................................................... 31 
Figura 15 - Exemplo de sinal no tempo .......................................................... 34 
Figura 16 - Sinal representado no domínio do tempo e no domínio da 
frequência.................................................................................................................. 35 
Figura 17 - Exemplo do efeito de janela em um sinal não periódico no 
intervalo de tempo ..................................................................................................... 37 
Figura 18 - Atenuação do fenômeno de leakage com a aplicação de janela 
apropriada ................................................................................................................. 38 
Figura 19 - Aplicação da janela Retangular em regimes transientes. ............. 39 
Figura 20 - comparação gráfica entre valor zero-pico, valor pico-pico, valor 
médio e valor RMS .................................................................................................... 40 
Figura 21 - Torradeira conectada à internet .................................................... 43 
Figura 22-Aplicação IOT ................................................................................. 46 
Figura 23 -placa arduino conectada ao sensor ............................................... 50 
Figura 24 - cabo de comunicação ethernet ..................................................... 50 
Figura 25 - cabo usb ....................................................................................... 51 
Figura 26 – Arduíno com Módulo Ethernet Shield .......................................... 52 
Figura 27 - Layout do circuito ......................................................................... 53 
Figura 28 - instalação Arduino IDE ................................................................. 54 
Figura 29 - Configurando a placa Arduíno ...................................................... 55 
Figura 30 - Endereço porta COM .................................................................... 56 
Figura 31 – Configuração porta COM ............................................................. 56 
Figura 32 - verificação de comunicação ......................................................... 60 
Figura 33 - Ferramenta Matlab .......................................................................62 
Figura 34 - Questões mundias ........................................................................ 63 
Figura 35 – Instalação do Software XAMMPP ................................................ 64 
Figura 36- Sinal das acelerações plotados na página Web ............................ 64 
 
 
LISTA DE TABELAS 
Tabela 1-Materiais utilizados .......................................................................... 49 
Tabela 2 – Interligação elétrica ....................................................................... 53 
Tabela 3 - Tabela de custos comparativa do projeto ...................................... 66 
Tabela 4 - Tabela comparativa de outros ganhos ........................................... 66 
 
LISTA DE EQUAÇÕES 
(1) Função cosenoidal vibracional .................................................................. 29 
(2) Equação da Velocidade ............................................................................ 30 
(3) Equação da Aceleração ............................................................................ 30 
(4) Equação da Amplitude de deslocamento ................................................. 30 
(5) Equação da Amplitude da velocidade ....................................................... 30 
(6) Equação da Amplitude da Aceleração ....................................................... 30 
(7) Função harmônica 1 ................................................................................. 31 
(8) Função harmônica 2 .................................................................................. 31 
(9) Função harmônica 3 .................................................................................. 31 
(10) Função da vibração periódica ................................................................. 31 
(11) Equação da Frequência máxima ............................................................. 36 
(12) Equação da Frequência de amostragem ................................................. 36 
(13) Equação RMS ......................................................................................... 40 
(14) Equação do Valor Global ......................................................................... 41 
(15) Equação do Fator de Crista ..................................................................... 41 
 
 
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS 
 
FFT - Fast Fourier Transform (Transformada Rápida de Fourier) 
IIoT - Industrial Internet of Things (Internet das Coisas na Industria) 
IoT - Internet of Things (Internet das Coisas) 
IP - Internet Protocol 
I/Os - Inputs and Outputs (Entradas e Saídas) 
NFC - (Near Field Communication) 
RFID - (radio frequency identification) 
RMS Root Mean Square (Valor Eficaz) 
RX - (Recepção/Upload) 
TCP - Transmission Control Protocol (Protocolo de Controle de Transmissão) 
TX - (Transmissão/Download) 
UDP - User Datagram Protocol (Protocolo de Datagramas de Utilizador) 
SCADA- Supervisory Control and Data Acquisition (Sistema de Supervisão e 
Aquisição de Dados) 
OSA-CBM - (Open Systems Architecture for Condition- Based Maintenace) 
IHC – Interface homem computador 
IEEE – Instituto de Engenheiros e Eletrônicos 
IETF – Internet Engineering Task Force 
 
LISTA DE SIMBOLOS 
 
α –Fase 
ω - Frequência 
z - Deslocamento 
 �̇� - Velocidade �̈�- Aceleração �̇�- Amplitude de velocidade �̈�- Amplitude de aceleração 
T - Período 
N - Número de pontos espaçados e consecutivos 
ωmáx - Frequência máxima 
ωa - Frequência de amostragem 
 
SUMÁRIO 
 
1. INTRODUÇÃO .............................................................................................. 1 
1.1. APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA ....................................................... 1 
1.2. DEFINIÇÃO DO PROBLEMA................................................................. 1 
1.3. HIPÓTESE ............................................................................................. 3 
1.4. OBJETIVO ............................................................................................. 3 
1.5. MOTIVAÇÃO .......................................................................................... 4 
1.6. TRABALHOS RELACIONADOS E CONTEXTUALIZAÇÃO .................. 4 
1.7. JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA .......................................................... 5 
1.8. METODOLOGIA ..................................................................................... 6 
1.9. ORGANIZAÇÃO DO TEXTO.................................................................. 6 
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .................................................................... 8 
2.1. INTRODUÇÃO DA MANUTENÇÃO INTELIGENTE .............................. 8 
2.2. ESTRATÉGIAS DE MANUTENÇÃO .................................................... 11 
2.2.1. Manutenção corretiva .................................................................... 12 
2.2.2. Manutenção preventiva ................................................................. 12 
2.2.3. Manutenção preditiva .................................................................... 13 
2.2.4. Manutenção proativa ..................................................................... 13 
2.3. SISTEMA DE MANUTENÇÃO INTELIGENTE ..................................... 13 
2.3.1 Metodologia de manutenção baseada na condição ........................ 14 
2.3.2. Processamento de dados .............................................................. 15 
2.3.4. Tomada de decisão de manutenção .............................................. 16 
2.3.5 Arquitetura OSA – CBM .................................................................. 16 
2.4. INTERNET DAS COISAS (IOT) ........................................................... 17 
2.4.1. Blocos básicos de Construção da IoT ........................................... 18 
2.4.2. Arquitetura para Iot ........................................................................ 20 
2.4.3 Segurança da informação ............................................................... 21 
2.5. ARDUINO MEGA 2560 ........................................................................ 22 
2.5.1. Microcontrolador da placa Arduíno Mega ...................................... 23 
2.5.2. Pinos de entrada e saída do Arduino Mega 2560 .......................... 24 
2.5.3. Ethernet Shield (W5100)............................................................... 25 
2.5.4 Acelerômetro .................................................................................. 26 
2.5.5 Acelerômetro MPU 6050 ................................................................ 27 
2.6. MONITORAÇÃO E ANÁLISE DE VIBRAÇÕES .................................. 27 
2.6.1 Conceito de vibração ...................................................................... 28 
2.6.2. Aquisição e processamento do sinal ............................................. 32 
2.6.3. Valor RMS ..................................................................................... 39 
2.6.4. Nível global .................................................................................... 40 
2.6.5. Fator de Crista ............................................................................... 41 
3. INTERNET DAS COISAS (IOT) .................................................................. 42 
3.1 INTRODUÇÃO ...................................................................................... 42 
3.2 HISTÓRIAS DA INTERNET DAS COISAS ........................................... 42 
3.2.1 Internet das Coisas no Brasil .......................................................... 44 
3.3 INTERNET DAS COISAS : DIFERENTE VISÕES E CONCEITOS ...... 45 
3.4 APLICAÇÕES COM IOT ....................................................................... 45 
3.5 IOT E DETECÇÃO DE FALHAS NO AMBIENTE INDUSTRIAL ........... 46 
3.5.1 Indústria 4.0 e a atualidade ............................................................ 47 
3.5.2 Benefícios advindos da aplicação daIOT em um parking industrial
 ........................................................................................................................... 47 
4. DESENVOLVIMENTO DO PROTÓTIPO .................................................... 49 
4.1 MATERIAIS UTILIZADOS ..................................................................... 49 
4.2 DEFINIÇÃO DO CIRCUITO ELÉTRICO ............................................... 51 
4.3 OBTENÇÃO DE SOFTWARES E CONFIGURAÇÃO PARA 
PROGRAMAÇÃO .................................................................................................. 54 
4.4 DESENVOLVIMENTO DA PROGRAMAÇÃO (SKETCH) .................... 57 
4.4.1 Calibração do sensor MPU6050 ..................................................... 57 
4.4.2 Escolha e declaração das bibliotecas ............................................. 59 
4.4.3 – Declaração do endereço mac do módulo .................................... 59 
4.4.4 – Declaração do endereço IP do módulo ........................................ 59 
4.4.5 – Declaração das variáveis ............................................................. 60 
4.4.6 Envio das variáveis ......................................................................... 61 
4.4.7 Configuração do servidor web ........................................................ 61 
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS E TRABALHOS FUTUROS ............................ 65 
5.1 CONCLUSÃO........................................................................................ 65 
5.2 TRABALHOS FUTUROS ...................................................................... 66 
6- Bibliografia .................................................................................................. 68 
 
1 
 
1. INTRODUÇÃO 
1.1. APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA 
A falta de manutenção nos equipamentos rotativos (rolamentos) pode 
acarretar em falhas e quebras inesperadas acarretando a parada do processo de 
fabricação em uma indústria. A decisão e definição da variável a ser medida são de 
extrema importância para a manutenção preditiva em análise de vibração (MENNA, 
2007), onde é possível observar que o nível de energia envolvida está diretamente 
ligado a proporção do defeito e a massa relativa dos componentes em que o defeito 
é apresentado. Sendo assim os componentes defeituosos com maior massa, ao 
serem comparados com o total da massa bruta do equipamento, ou com defeito em 
níveis avançados terão maiores facilidades de serem encontrados. Porém os 
componentes de massas menores estão em um nível mais complexo, com respeito 
ao processo de monitoramento. 
O problema de não obter a variável no instante desejado de forma mais 
prática, ou seja, de forma remota é uma necessidade para o ambiente industrial. 
Tendo em vista a ocorrência de uma análise no caso de detectado alguma 
anormalidade no processo como, por exemplo, um ruído apresentado em um redutor 
ou motor que pode ser proveniente de algum rolamento danificado, no processo de 
manutenção preditiva em plantas industriais não é raro os casos em que falhas 
catastróficas dos mancais de rolamento (MENNA, 2007). Isso prejudica o processo 
de fabricação, gerando paradas inesperadas, aumentando o custo com peças de 
reposição, mão de obra de manutenção, e perda de produção, prejudicando a 
disponibilidade. As empresas industriais têm um interesse crescente em aumentar a 
disponibilidade dos seus sistemas de produção, principalmente por razões 
econômicas. 
1.2. DEFINIÇÃO DO PROBLEMA 
A necessidade de garantir o bom funcionamento equipamentos rotativos com 
uma manutenção preditiva, é um fator importante para uma planta industrial, as 
dificuldades de obtenção de dados, ou indisponibilidade de mão de obra e até falta 
de recursos para a análise de equipamentos rotativos, podem gerar altas perdas 
 
2 
 
para uma indústria elevando os custos de produção, por este motivo as empresas 
industriais têm um interesse crescente em aumentar a disponibilidade dos seus 
sistemas de produção (MARGARIDA, 2016), conforme demostrado na Figura 1. 
Figura 1- Redutor sendo retirado devido à engrenagem estar danificada 
 
 
Tendo em vista a globalização o fato é que os fabricantes de equipamentos 
muitas vezes vendem e instalam equipamento para clientes em outros países. Deste 
modo, nem sempre a experiência e o conhecimento do processo, por parte dos 
técnicos, estão de imediato disponível no local de fabricação/montagem, sendo 
necessária a implantação de um sistema que auxilie a detecção de falhas. 
(MARGARIDA, 2016). 
Uma vez que todo equipamento rotativo apresenta um determinado nível de 
vibração, uma alteração do comportamento vibratório pode ser indício do 
agravamento de um defeito. Um nível de vibração elevado costuma ser 
consequência de desbalanceamento de rotores, desalinhamento entre 
 
3 
 
equipamentos acionador e acionado, deformações de carcaça, deformações de 
carcaça do equipamento, falhas de lubrificação, desgaste e defeitos superficiais nos 
seus componentes, para isto se faz necessário à aquisição de dados para a análise 
vibracional. (MENNA, 2007) 
1.3. HIPÓTESE 
A proposta a ser apresentada é a possibilidade de desenvolver um projeto 
que seja capaz de identificar possíveis falhas vibracionais em equipamentos 
rotativos industriais, possibilitando o acesso remoto aos pontos chave definidos pelo 
usuário obtendo os dados para o auxílio de uma análise técnica e predição de falhas 
em seu estágio inicial, ou seja, antes que se torne um problema crítico. Monitorar e 
analisar através de sensores acelerômetro e um Arduíno as características de 
vibração de uma máquina serve para obter informação acerca do estado de “saúde” 
da mesma e essa informação é utilizada para detectar possíveis falhas e avarias, 
podendo evitar danos mais graves ou mesmo avarias que possam inutilizar o 
equipamento e/ou colocar em risco a segurança dos operadores e/ou utilizadores do 
equipamento (MARGARIDA, 2016). 
Provar a importância e a eficácia e fazer uso dos conceitos de Industrial 
Internet of Things e de Indústria 4.0, em que a partir da grande quantidade de 
informação disponível rapidamente podem ser tomadas ações corretivas, impedindo 
a ocorrência de falhas e avarias. 
1.4. OBJETIVO 
 Desenvolver um sistema de análise vibracional em equipamentos rotativos 
industriais dentre ele motores elétricos e redutores fazendo uso da tecnologia IIOT 
para auxiliar a execução da manutenção preditiva, possibilitando a análise de forma 
remota para atividade. Principalmente por razões econômicas, a análise de 
vibrações tem também um papel preponderante no campo da supervisão de 
máquinas ou de monitorização de um processo industrial. Por este motivo, previu-se 
a implementação de um sistema de monitorização e análise de vibrações remota 
(MARGARIDA, 2016). 
 A detecção incipiente de falhas é um ponto essencial para evitar a 
deterioração do produto, a degradação do desempenho, danos significativos na 
 
4 
 
saúde de máquinas e humana, ou mesmo a perda de vidas, sendo para isso 
preponderante implementar um sistema de monitorização. (MARGARIDA, 2016). 
1.5. MOTIVAÇÃO 
Os equipamentos rotativos compõe grande parte de uma planta industrial, 
portanto pode-se dizer que são equipamentos muito importantes para uma indústria. 
A realização da manutenção destes equipamentos deve atingir a expectativa de 
gerar performance, tendo em vista a maior disponibilidade para a produção, tal 
performance só pode ser alcançada quando as ferramentas de manutenção são 
eficazes, tais como o monitoramento e acompanhamento dos equipamentos citados, 
tais estratégias exigem o uso da tecnologia IOT na planta industrial como uma 
ferramenta para a aquisição das informações e para o acompanhamento das 
tendências. 
A motivação deste trabalho é a utilização da tecnologia IOT para de forma 
remota contribuir nas manutenções preditivas dos equipamentos rotativos indústrias,de forma que sejam detectada futuras falhas e auxilie o setor de manutenção na 
preparação de uma manutenção programada, evitando falhas inesperadas para o 
processo que consequentemente geram perdas de produção. 
1.6. TRABALHOS RELACIONADOS E CONTEXTUALIZAÇÃO 
(MENNA, 2007). Aborda sobre a detecção de falhas em mancais de 
rolamento por análise de vibrações em banda larga: um caso prático de aplicação 
em uma população de equipamentos rotativos. Este artigo fala de análise de 
vibrações em equipamentos rotativos, mostrando as características de cada falha, 
análise do espectro e as causas dos defeitos encontrados nos mancais e rolamentos 
de equipamentos rotativos. 
(BOSA, 2009). Aborda sobre a elaboração de um sistema embarcado para a 
manutenção inteligente de atuadores elétricos. Artigo que fala do sistema inteligente 
para aquisição de dados, onde instalado em sistemas de válvulas tem a finalidade 
de apoiar a manutenção preditiva com a antecipação de falhas graves. 
 (MARGARIDA, 2016). Diagnóstico de falhas via internet de processos 
industriais controlados com autómatos programáveis. Artigo que fala da 
comunicação e uso do protocolo TCP/IP em ambientes industriais, para a detecção 
 
5 
 
de falhas de movimento em cilindros pneumáticos e vibração em motores 
abrangendo a tecnologia IOT, sinalizando uma falha ao usuário e possibilitando o 
acesso e comando remoto ao usuário, este estudo foi realizado em laboratório 
juntamente com simulação de variáveis. 
Este trabalho tem como diferencial e objetivo de gerar performance na 
dinâmica do plano de manutenção preditiva, facilitando à aquisição de dados de 
vibração em motores, através de acesso remoto a rede de sensoriamento com a 
tecnologia IOT onde se espera que seja uma ferramenta eficaz para o auxílio na 
tomada de decisão de forma preventiva, gerando disponibilidade para o processo 
produtivo, visa também reduzir os custos que envolvem a contratação de terceiros 
para a realização de inspeções relacionando-se ao fator homem/hora, outra 
vantagem é o baixo custo do sistema, comparado ao preço de equipamentos 
existentes no mercado para verificação de vibração em motores. Possibilita também 
ao usuário maior praticidade para a verificação dos dados, mas segurança durante a 
tarefa visto que o ambiente industrial pode oferecer riscos no momento de 
proximidade com equipamentos rotativos em operação, durante uma inspeção. 
1.7. JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA 
Com o avanço dos estudos de engenharia viu-se que para se obter maiores 
lucros em um processo de produção é necessário existir performance, entretanto, a 
obtenção de performance está ligada ao processo de obtenção e análise das 
informações, respectivamente, para assim serem tomadas ações para obtenção da 
performance. Visando este processo de obtenção de informação para a análise é 
necessário que as informações estejam disponíveis a todo o tempo em que se 
desejar obtê-las, justificando o fato de que o intervalo entre a coleta de dados e 
ações de melhorias ou de prevenção de falhas em equipamentos, não deve ser 
muito grande, pois a perda de tempo para a aquisição de dados pode acarretar a 
perda de produtividade. 
Mediante aos problemas apresentados, a justificativa para o desenvolvimento 
e aplicação deste projeto, está no fato de prevenção e previsão das possíveis falhas, 
com a finalidade de ajuda para erradicar as falhas inesperadas que geram paradas 
para o processo. O projeto também auxilia na redução dos custos de produção e 
manutenção, além de tornar remota a análise e obtenção das informações, 
 
6 
 
reduzindo o risco de segurança presente durante o modo atual de aquisição das 
informações, (onde é necessário estar próximo ao equipamento juntamente com o 
medidor para coletar os dados). 
1.8. METODOLOGIA 
A primeira parte deste trabalho consiste em realizar o estudo dos métodos de 
aquisição de dados para a análise vibracional em equipamentos rotativos, mantendo 
o foco em aquisição automatizada. Sendo assim se faz necessário para a segunda 
parte, o estudo para a realização da comunicação entre dispositivos, como utilização 
e adoção do protocolo de comunicação adequado entre o Arduíno e o PC de 
análise, também será estudado os códigos e comandos de programação do Arduíno 
afim que realizar a aquisição de dados através do acelerômetro (MPU6050), que 
conectado ao Arduíno responderá com um sinal analógico que será plotado. 
Após a realização dos estudos comentados anteriormente, serão efetuadas 
as verificações do projeto, com a finalidade de observar a eficácia da aquisição de 
dados de forma remota, neste contexto estão inseridos a resposta do sinal, a 
praticidade, e a funcionalidade do sistema, e a segurança do mesmo, com isto será 
definido se o sistema atende a expectativa para a realização do método de aquisição 
de dados, ou se o sistema precisará de aprimorações mediante as verificações e 
respostas obtidas durante o teste do sistema. 
1.9. ORGANIZAÇÃO DO TEXTO 
Este trabalho está dividido em 6 capítulos. No primeiro capítulo apresenta-se 
o projeto, expondo uma breve contextualização e apresentando a problemática 
vislumbrada, assim como seus objetivos. 
No segundo capítulo é realizada uma revisão sobre o uso da tecnologia IOT, 
e a fundamentação teórica da análise vibracional em mancais de rolamento, 
promovendo um maior detalhamento do uso da tecnologia IOT como ferramenta 
para manutenção preditiva em equipamentos rotativos. 
No terceiro capítulo é abordado o conceito da tecnologia IOT, suas 
características, suas aplicações e benefícios para detecção de falhas. O quarto 
capítulo apresenta o desenvolvimento protótipo utilizando a tecnologia IOT para a 
obtenção das informações para a análise vibracional. No quinto capítulo conclui-se o 
 
7 
 
projeto mostrando os resultados encontrados com o projeto da nova aplicação para 
aquisição de dados de vibrações de forma remota e finalmente no sexto capítulo é 
apresentada a bibliografia utilizada no trabalho. 
 
 
8 
 
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 
2.1. INTRODUÇÃO DA MANUTENÇÃO INTELIGENTE 
Em uma indústria, muitas tarefas consideradas simples podem ser realizadas 
por operadores humanos, tomando, por exemplo: abertura de uma válvula ligar e 
desligar um equipamento através de um botão, etc. Com o avanço tecnológico 
ocorreu à possibilidade de se automatizar os processos, e alguns operadores foram, 
com o tempo, sendo substituídos pela automatização. Onde vários benefícios em 
vários setores da indústria foram obtidos, siderurgia, petroquímicos, energia e 
saneamento básico (BOSA, 2009). 
A chegada da automatização elevou a complexidade nas plantas industriais, 
gerando a necessidade de aprendizado e aperfeiçoamento dos profissionais da 
indústria, em equipamentos tecnologicamente avançados, tais estudos estão ligados 
à tecnologia de máquina, seja ela mecânica, elétrica, eletrônica e hoje a 
mecatrônica. Neste contexto, uma tarefa de suma importância é a manutenção dos 
equipamentos industriais, onde se é encarada como uma atividade basicamente 
manual. A manutenção atua em uma esfera que abrange diversas técnicas e 
medidas de prevenção, cujo próprio nome já diz a função (manter os equipamentos 
em funcionamento), a manutenção também está ligada a correção (com a função de 
reestabelecer os equipamentos danificados), e por fim o terceiro ramo, o de predição 
(estimar um tempo até a manifestação da falha). 
Pode-se dizer que um equipamento está em seu funcionamento normal 
quando desempenha as tarefas dentro da especificação inclusa no seu projeto. A 
ocorrência de um defeito é dada quando as funções desempenhadas do 
equipamento apresentam desvio do que foi especificado, podendo ou não afetar a 
capacidade de desempenhar as tarefas. A degradação está ligada a um conjunto de 
funções de defeito, onde o equipamento mesmo em estado degradado pode 
desempenhar uma tarefa em modo reduzido.Uma falha é o estado de 
funcionamento do equipamento, que impede o mesmo a desempenhar as tarefas 
específicas, não contempladas na especificação final do projeto do equipamento. 
Nos ambientes industrias, as tarefas de manutenção são operações de rotina, 
e se tornam muito importantes para manter a planta em funcionamento. Portanto, a 
manutenção deve ser tratada como importância estratégica dentro de uma indústria, 
 
9 
 
pois está diretamente ligada à capacidade produtiva da indústria, tendo colaboração 
e influencia nos custos de produção. 
Segundo (BOSA, 2009), os custos de manutenção correspondem à parte 
principal dos custos operacionais totais em plantas industriais. Dependendo do ramo 
da indústria, os custos com manutenção podem representar entre 15 a 30% do custo 
de produção. Em indústrias alimentícias, os custos médios para manutenção podem 
alcançar em torno de 15% do custo de produção, enquanto que nas indústrias 
siderúrgicas, de papel e celulose e outras indústrias pesadas, a manutenção chega 
alcançar até 30% desses custos. 
De acordo com (BOSA, 2009), devido à alta competitividade no mercado 
nacional e internacional, as empresas devem fornecer produtos e serviços com a 
mais alta qualidade possível, com a intenção de absorver e manter uma posição 
favorável de fatia de mercado. Os problemas de fornecimento de produtos, como 
atrasos ou baixa qualidade são praticamente inadmissíveis pelo mercado. Por 
exemplo, 1 minuito de parada em uma linha de montagem automotiva pode gerar 
uma perda de aproximadamente US$ 20.000,00 (BOSA, 2009). Por isso, manter 
uma planta, em funcionamento, sem a ocorrência de paradas, a alta produtividade e 
qualidade dos produtos se torna fundamental para as empresas nesse mercado. 
O custo proveniente de falta de manutenção adequada em indústrias 
petroquímas nos Estados Unidos consome aproximadamente 20 bilhões de dólares 
com perdas anuais (BOSA, 2009). Não só as perdas financeiras é o principal 
prejuízo de deficiência na manutenção, mas também muitos acidentes de trabalho 
podem ocorrer. (SOUZA e DE FREITAS, 2003) revela que 70% dos acidentes de 
trabalho ocorrido em ambientes industriais são causados por erros humanos, e que 
estão relacionados com a falta de manutenção. Tais eventos podem ocasionar 
problemas significativos de importância econômica, segurança e impacto ambiental. 
Segundo (BOSA, 2009), os custos envolvidos com as tarefas de manutenção 
geralmente não são vistos como muito relevantes pela maioria das empresas. Em 
muitos casos, os seus custos são analisados isoladamente, o que acaba impedindo 
a empresa de considera-la em sua estratégia colocando-a em segundo plano ou, 
mesmo, tratando-a como um mal necessário. 
 
 
10 
 
Porém, a importância do programa de manutenção é percebida quando se é 
comparado os custos originados pela falta de manutenção. 
 
Figura 2 - Gráfico custo em relação ao nível de manutenção adotado 
 
 
Fonte: (MIRSHAWKA e OLMEDO, 1999). 
 
A Figura 2 revela que investimentos crescentes em manutenção tendem a 
reduzir os custos decorrentes das falhas (paradas de produção) e, por consequência 
diminuir o custo de manutenção (soma dos custos de manutenção com o custo das 
falhas). Entretanto, nota-se no gráfico que a partir do nível ótimo com investimentos 
em manutenção uma quantidade maior de investimento gera poucos benefícios para 
reduzir os custos de paradas e acaba elevando o custo total (BOSA, 2009).Por isso 
o grande desafio na gestão da manutenção é encontrar um ponto ótimo de 
disponibilidade conforme a Figura 3, em que o custo da manutenção esteja em um 
nível capaz de gerar o máximo de lucros. Sendo assim a manutenção deve garantir 
a produtividade com o menor custo possível (BOSA, 2009). 
 
 
11 
 
Figura 3 - Gráfico da geração de lucro e disponibilidade 
 
 
Fonte: (MURTY, MARQUEZ e IUNG, 2008) 
2.2. ESTRATÉGIAS DE MANUTENÇÃO 
As estratégias de manutenção são metodologias ou políticas para 
gerenciamento das tarefas de reparos, da equipe técnica, das peças ou dos 
equipamentos em estoque dos eventos relacionados à manutenção dos 
equipamentos de uma planta industrial (BOSA, 2009). 
O objetivo do plano de manutenção é estender o tempo de vida em 
funcionamento dos equipamentos. É esperado que uma estratégia eficiente de 
manutenção possa reduzir a frequência de paradas e reduzir suas consequências. 
Na Figura 4, são apresentadas estratégias de manutenção mais adotadas e 
fundamentadas em pesquisas de (AL, 2001). 
● Corretiva: os reparos são realizados somente após da manifestação de uma 
falha. 
● Preventiva: os reparos são realizados em intervalos de tempo 
predeterminados para reduzir a probabilidade da ocorrência de falhas. 
● Preditiva: é realizada com base no monitoramento da “saúde” do 
equipamento, com a finalidade de aplicar os reparos quando os parâmetros 
estiverem anormais, de forma planejada. 
● Proativa: Além de monitorar e planejar os reparos tem como o diferencial de 
reconfigurar o sistema e tomar decisões pela utilização de sistemas embarcados 
implantados nos equipamentos. 
 
 
12 
 
Figura 4 - Estratégias de manutenção 
 
 
Fonte: (BOSA, 2009) 
2.2.1. Manutenção corretiva 
A estratégia de manutenção corretiva é simples e direta, ou seja, quando uma 
máquina apresentar um estado de falha conserte-a. Esse método tem sido aplicado 
em grande parte nas tarefas de manutenção nos equipamentos, dede a revolução 
industrial. É um procedimento puramente reativo que espera pela manifestação da 
falha e somente depois é tomada qualquer ação para reparo. Esses reparos podem 
ser intervenções para corrigir, provisoriamente, os danos e depois, em um tempo 
futuro, fazer um reparo definitivo (paliativas) ou intervenções típicas de reparos 
definitivos (curativas) (BOSA, 2009). 
Nesta estratégia de gerência de manutenção, o planejamento de custos para 
reparo fica difícil de coordenar, pois as falhas são imprevisíveis. Além disso, com o 
método reativo se faz necessário ter um grande estoque de peças sobressalentes 
que incluem máquinas reservas ou, pelo menos todos os principais componentes 
dos equipamentos de uma planta industrial. 
2.2.2. Manutenção preventiva 
Na manutenção preventiva as ações de manutenção são planejadas. Por 
meio de inspeções e intervenções realizadas periodicamente, tende-se a diminuir as 
paradas inesperadas, geradas por degradação, restaurando o sistema a seu estado 
inicial e original de projeto. 
A manutenção preventiva corresponde a um conjunto de práticas, como 
planejamento de reparos, lubrificação, limpeza, ajustes, substituição de peças. Estas 
 
13 
 
ações praticas devem ser aplicadas em todas as partes consideradas como críticas 
em uma planta industrial. Tendo como principal foco o planejamento de manutenção 
em relação ao tempo (BOSA, 2009). 
2.2.3. Manutenção preditiva 
A estratégia de manutenção preditiva visa aplicar o monitoramento contínuo 
dos parâmetros de controle, das condições reais de funcionamento, operacional, 
dentre outros indicadores da planta industrial (BOSA, 2009). 
Essa estratégia de manutenção visa avaliar o estado do equipamento por 
meio de medições e monitoração contínua, exige um custo adicional com mão de 
obra qualificada, aparelhos e instrumentos de medida podem ser realizadas da 
seguinte forma (BOSA, 2009): 
● Monitoramento subjetivo: 
● Monitoramento objetivo: 
● Monitoramento contínuo 
2.2.4. Manutenção proativa 
Com o aumento da demanda de clientes para produção, concorrência por 
inovações tecnológicas, as empresas tem buscado melhorar a sua produtividade. 
Isso se deve ao avanço da automação industrial que favoreceu o aumento da 
eficiência e a realização de mais produtos e recursos, e à evolução da eletrônica e 
computação, que favoreceram a diminuição de custos para a fabricação e projetos 
de equipamentos. Devido a isso as estratégias de manutenção passaram a ser maisexigidas. Visto que as estratégias tradicionais como corretiva ou preventiva, as 
equipes de manutenção não tem conseguido atingir resultados satisfatórios para 
melhorar os índices de produtividade e disponibilidade do processo produtivo 
(BOSA, 2009). 
2.3. SISTEMA DE MANUTENÇÃO INTELIGENTE 
Um sistema de manutenção inteligente é baseado em técnica de manutenção 
proativa. É uma ferramenta computacional que implementa uma metodologia para 
melhorar o gerenciamento das operações industriais no quesito de planta industrial 
(LEE, NI, et al., 2006). 
 
14 
 
Nas modernas plantas industriais do século XXI, estão inclusos diversos 
sensores, equipamentos de controle de automação muito sofisticados. Devido a 
isso, o desempenho computacional de tais equipamentos eletrônicos em realizar 
suas tarefas, também tem sido mais exigido (BOSA, 2009). 
Um sistema de manutenção inteligente pode economizar na ordem de 20% ou 
mais de custos com paradas de processo produtivo, elevando o nível de qualidade e 
disponibilidade, reduzindo os estoques de peças etc. (LEE, NI, et al., 2006). 
Em um sistema de manutenção inteligente, estão inclusas habilidades para 
monitorar as plantas industriais a fim de detectar e diagnosticar falhas, e prever a 
perda de desempenho. Como saídas do sistema, estão as informações que 
complementam as tomadas de decisões pela equipe de manutenção, que visa 
planejar as tarefas de manutenção e produção com os melhores momentos para 
reparos, sem prejudicar o sistema produtivo (BOSA, 2009). 
As principais funções e objetivos alcançados pelo sistema inteligente de 
manutenção são: 
● Prover transparência, consistência e troca de informações de modo 
automático para equipe de manutenção e setores gerenciais. 
● Aumentar a utilização dos recursos da planta industrial por meio da 
estratégia de manutenção proativa e preditiva. 
● Otimização de planta industrial, aumentando a disponibilidade produtiva. 
A confiabilidade é um aspecto importante para avaliação de processos e 
plantas industriais. Não importa quão bom seja o projeto de um produto que será 
fabricado, se o produto se desviar do especificado ao longo do tempo devido à 
deterioração no processo produtivo. Portanto, para assegurar um nível satisfatório 
de confiabilidade nos equipamentos industriais, têm recursos na tarefa de 
manutenção como um meio estratégico (A.K, 2006). 
2.3.1 Metodologia de manutenção baseada na condição 
A metodologia de manutenção baseada na condição é uma estratégia de 
manutenção que trabalha de forma a recomendar tarefas de reparos, que são 
baseados e coletados pelo monitoramento da condição dos equipamentos. Dessa 
forma, objetiva evitar reparos desnecessários por meio da solicitação somente 
quando existir uma evidencia de comportamento anormal nos equipamentos. Como 
 
15 
 
resultado, pode significativamente reduzir o custo de manutenção pela diminuição do 
número de manutenções ou reparos desnecessários que são realizados nos 
equipamentos (LEBOLD e THURSTON, 2001). 
Segundo (A.K, 2006) uma abordagem de metodologia de manutenção 
baseada na condição consiste de três etapas-chave: 
● Aquisição de dados: coletar e obter dados relevantes para análise da saúde 
do sistema em monitoramento. 
● Processamento dos dados: filtrar e analisar os dados ou sinais um melhor 
entendimento e interpretação 
● Tomada de decisão de manutenção: computar as informações e 
recomendar tarefas de manutenção de forma eficiente para reparos no equipamento 
monitorado. 
2.3.2. Processamento de dados 
Nesta etapa de processamento de dados ou sinais, é feita a redução de 
ruídos por meio de filtragem. Isso é importante, pois os dados coletados geralmente 
apresentam sinais de ruídos e até erros que prejudicam a boa interpretação dos 
dados. No sistema podem ser apresentados erros derivados de falhas presentes nos 
sensores (BOSA, 2009). 
Na próxima etapa desse processamento, é feita a análise dos sinais, onde os 
algoritmos e ferramentas se tornam específicos para cada aplicação e depende 
principalmente do tipo de sinal e o que se pretende extrair dele. 
O processamento de dados na categoria de forma de onda e multidimensional 
também é chamado de processamento de sinais. Várias técnicas para o 
processamento de sinais foram desenvolvidas, a fim de analisar tais sinais e extrair 
características que auxiliem no processo de detecção, diagnóstico e predição de 
falhas. (BOSA, 2009), a seguir algumas das técnicas par processamento de sinais 
são apresentadas conforme (A.K, 2006): 
● Análise no domínio de tempo: baseada no tempo da onda do sinal. Calcula 
características do tempo do sinal, utilizando estatísticas, tais como, médias, pico, 
intervalo pico a pico, desvio padrão, etc. 
● Analise no domínio da frequência: baseada na transformação do sinal para 
o domínio de frequência. A vantagem é a habilidade de facilmente identificar e isolar 
 
16 
 
certos componentes de frequências que forem de interesse da análise. Por exemplo, 
FFT (fast Fourier transform). 
● Análise no domínio de tempo-frequência: uma limitação da analise domínio 
de frequência é a inabilidade de lidar com sinais de ondas não estacionárias, que 
são muito comuns em ambientes industriais, especialmente em análise de falhas, 
Assim, a análise de tempo-frequência investiga as ondas do sinal do domínio do 
tempo e da frequência. 
2.3.4. Tomada de decisão de manutenção 
A detecção e predição de falhas são características que estão incluídas em 
um sistema de análise que auxilia a tomada de decisão de manutenção. 
Todavia, a predição não pode substituir o diagnóstico por completo, pois na 
prática nem todas as falhas são previstas. A predição não é uma técnica com 100 % 
de certeza em acertos. O diagnóstico é uma ferramenta complementar importante, 
que tem a finalidade de fornecer suporte à tomada de decisão de manutenção 
quando a predição for errada, assim o diagnóstico consegue identificar a nova falha 
ocorrida (VENKATASUBRAMANIAN e RENGASWAMY, 2003). 
2.3.5 Arquitetura OSA – CBM 
O OSA-CBM (Open Systems Architecture for Condition- Based Maintenace) 
(LEBOLD e THURSTON, 2001), é uma proposta de padronização para construção 
de uma arquitetura para desenvolvimento de sistemas de manutenção inteligente 
conforme a Figura 5, e é baseada na ideia de camadas que se relacionam entre si. 
Este propõe facilitar a integração e interoperabilidade de componentes entre 
diferentes fabricantes de equipamentos. 
 
 
17 
 
Figura 5 - Arquitetura em camadas do padrão OSA-CBM 
 
 
 
Fonte: (BOSA, 2009) 
 
Essa arquitetura foi projetada para reutilizar os padrões de comunicação 
distribuída entre computadores e, para isso, foi adotado o padrão de comunicação 
em redes. O modelo de computação adotado abre um grande leque de tecnologias 
atuais que podem ser utilizadas para troca de informações entre os componentes 
(BOSA, 2009). 
Cada uma das camadas da arquitetura OSA-CBM tem uma tarefa na 
manutenção (LEBOLD e THURSTON, 2001): 
● Sensores inteligentes: 
● Aquisição de dados: 
● Processamento de sinais: 
● Monitoramento de condição: 
● Avaliação de saúde: 
● Prognóstico: 
● Tomada de decisão: 
● Apresentação – IHC 
2.4. INTERNET DAS COISAS (IOT) 
A Internet das Coisas (do inglês Internet of Things (Iot)) surgiu dos avanços 
de das diversas áreas como sistemas embarcados, microeletrônica, comunicação e 
 
18 
 
sensoriamento. É notório que , a Iot tem recebido bastante olhares de todos os 
seguimentos seja da academia ou da indústria, devido ao seu grande leque 
abrangentel que possibilita o uso nas mais diversas áreas das atividades humanas. 
(SANTOS, SILVA, et al.) 
A Internet das Coisas, se define como uma extensão da Internet atual, que 
gera a possibilidade dos objetos do dia-a-dia, mas com capacidade computacional e 
de comunicação, se conectarem a Internet. Segundo (SANTOS, SILVA, et al.) A 
conexão com a redemundial de computadores possibilitará , primeiro, controlar 
remotamente os objetos e, segundo, permitir que os próprios objetos sejam 
acessados como provedores de serviços. 
2.4.1. Blocos básicos de Construção da IoT 
A Iot pode ser vista como a combinação de diversas tecnologias, as quais são 
complementares no sentido de viabilizar a integração dos objetos no ambiente físico 
ao mundo virtual. A Figura 6 apresenta os blocos básicos de construção da Iot 
sendo eles: (SANTOS, SILVA, et al.). 
Figura 6 - Blocos básicos da IOT 
 
 
Fonte: (SANTOS, SILVA, et al.). 
 
 
19 
 
Identificação: é um dos blocos mais importantes, visto que é primordial 
identificar os objetos unicamente para conectá-los à Internet. Tecnologias como 
RFID, NFC (Near Field Communication) e endereçamento IP podem ser 
empregados para identificar os objetos (SANTOS, SILVA, et al.). 
Sensores/Atuadores: sensores coletam informações sobre o contexto onde 
os objetos se encontram (SANTOS, SILVA, et al.). 
Comunicação: diz respeito às diversas técnicas usadas para conectar 
objetos inteligentes. Também desempenha papel importante no consumo de energia 
dos objetos sendo, portanto, um fator crítico. Algumas das tecnologias usadas são 
WiFi, Bluetooth, IEEE 802.15.4 e RFID (SANTOS, SILVA, et al.). 
Computação: inclui a unidade de processamento como, por exemplo, micro 
controlador, processadores e FPGAs, responsáveis por executar algoritmos locais 
nos objetos inteligentes (SANTOS, SILVA, et al.). 
Serviços: a IoT pode prover diversas classes de serviços, dentre elas, 
destacam-se os Serviços de Identificação, responsáveis por mapear Entidades 
Físicas (EF) (de interesse do usuário) em Entidades Virtuais (EV) como, por 
exemplo, a temperatura de um local físico em seu valor, coordenadas geográficas do 
sensor e instante da coleta; Serviços de Agregação de Dados que coletam e 
sumarizam dados homogêneos/heterogêneos obtidos dos objetos inteligentes; 
Serviços de Colaboração e Inteligência que agem sobre os serviços de agregação 
de dados para tomar decisões e reagir de modo adequado a um determinado 
cenário; e Serviços de Ubiquidade que visam prover serviços de colaboração e 
inteligência em qualquer momento e qualquer lugar em que eles sejam necessários 
(SANTOS, SILVA, et al.). 
Semântica: refere-se à habilidade de extração de conhecimento dos objetos 
na IoT. Tratada descoberta de conhecimento e uso eficiente dos recursos existentes 
na IoT, a partir dos dados existentes, com o objetivo de prover determinado serviço. 
Para tanto, podem ser usadas diversas técnicas como Resource Description 
Framework (RDF), Web Ontology Language (OWL) e Efficient XML Interchange 
(EXI) (SANTOS, SILVA, et al.). 
 
20 
 
2.4.2. Arquitetura para Iot 
Para conectar bilhões de objetos inteligentes à Internet, deve-se ter uma 
arquitetura flexível. Na literatura, temos uma variedade de propostas de arquiteturas 
sofisticadas, que se baseiam nas necessidades da academia e indústria. (SANTOS, 
SILVA, et al.) 
O modelo básico de arquitetura apresenta três camadas, como ilustrado na 
Figura 7. A primeira camada é a de objetos inteligentes ou camada de percepção. 
Esta camada representa os objetos físicos, os quais utilizam sensores para 
coletarem e processarem informações (SANTOS, SILVA, et al.). 
Figura 7 - Arquitetura Iot 
 
Fonte: (SANTOS, SILVA, et al.). 
Na camada de rede, as abstrações das tecnologias de comunicação, serviços 
de gerenciamento, roteamento e identificação devem ser realizados. Logo acima, 
encontra-se a camada de aplicação, a qual é responsável por prover serviços para 
os clientes. Por exemplo, uma aplicação solicita medições de temperatura e 
umidade para clientes que requisitam estas informações (SANTOS, SILVA, et al.). 
2.4.2.1. Ip para IoT 
O protocolo IPv4 foi o padrão utilizado para endereçar os dispositivos em rede 
e criar a “cola” da Internet, i.e., para estar conectado à Internet era necessário ter o 
protocolo IP. No entanto, não se imaginou que a Internet cresceria e poderia ter 
dezenas de milhares de pontos finais em uma única sub-rede, tal como agora é 
previsto para a IoT. (SANTOS, SILVA, et al.). 
O crescimento da rede mundial de computadores levou ao esgotamento de 
endereços IPv4 disponíveis. Isto mostrou que o IPv4 não era escalável o suficiente 
para atender a demanda da IoT (SANTOS, SILVA, et al.). 
O IPv6 é uma abordagem mais eficaz para solucionar a escassez de 
endereços IPv4. Os 32 bits alocados originalmente para o protocolo IPv4 foram 
expandidos para 128 bits, aumentando imensamente a quantidade de dispositivos 
 
21 
 
endereçáveis na Internet. Na IoT, os elementos da rede são endereçados 
unicamente usando o IPv6 e, geralmente, têm o objetivo de enviar pequenas 
quantidades de dados obtidos pelos dispositivos. Contudo, o IPv6 tem um tamanho 
de pacote maior que o tamanho do quadro dos protocolos usados pelos dispositivos 
na IoT (o pacote IPv6 é transmitido dentro da área de dados do quadro do protocolo 
de acesso ao meio). Por exemplo, o padrão IEEE 802.15.4, usado para acesso ao 
meio físico de comunicação, limita os pacotes a 128 bytes. Para resolver esse 
problema, a IETF criou o 6LoWPAN (KUSHALNAGAR e SCHUMACHER, 2007). 
A compressão do 6LoWPAN é possível através da utilização de informações 
de protocolos presentes em outras camadas. Por exemplo, o 6LoWPAN pode utilizar 
parte do endereço MAC do dispositivo para atribuir um endereço IPv6 para o objeto 
inteligente. Desta forma, o 6LoWPAN requer menos bits que o IPv6 para realizar o 
endereçamento. O pesquisador Adam Dunkels realizou uma série de contribuições 
na área da Internet das Coisas. Três de suas principais contribuições são as 
implementações da pilha TCP/IP para dispositivos de baixa potência. Estas 
implementações são conhecidas como low weight IP (lwIP), o micro IP (μIP) e o 
sistema operacional para IoT Contiki. (SANTOS, SILVA, et al.). 
2.4.3 Segurança da informação 
 A segurança da informação, dentro do contexto do acesso ao dado, deve ser 
entendida como uma cebola vide na Figura 8. Imagine as camadas: o dado é o 
núcleo da cebola e deve-se passar pelas camadas até chegar a ele. (VENTURELLI, 
2017) 
Os pontos e a ações mais relevantes para implementação e garantia de 
segurança em uma rede são: 
 Bloquear acesso 
 Monitorar serviços 
 Corrigir ameaças 
 Contingenciar falhas 
 Auditar mudanças 
 
 
22 
 
Figura 8 - Exemplo Arquitetura de rede segura 
 
Fonte: (VENTURELLI, 2017) 
 
Os ataques em plantas normalmente ocorrem por um modus operad (não 
único), mas comum, através de uma invasão de um pequeno programa, que pode 
ser instalado dentro do sistema (hospedeiro), de forma intencionada ou não, com um 
pendrive, por exemplo, ou um e-mail com anexo. (VENTURELLI, 2017) 
Sendo assim, para um projeto de rede se faz necessário seguir os padrões 
citados acima para evitar ataques cibernéticos, e buscar uma interação com um 
especialista em segurança cibernética, com a finalidade de se evitar maiores 
problemas e ataque indesejados. 
 
2.5. ARDUINO MEGA 2560 
A placa Arduino Mega 2560 é mais uma placa da plataforma Arduino que 
possui recursos bem interessantes para prototipagem e projetos mais elaborados. 
Baseada no micro controlador ATmega 2560, possui 54 pinos de entradas e saídas 
digitais onde 15 destes podem ser utilizados como saídas PWM. Possui 16 entradas 
analógicas, 4 portas de comunicação serial. 
 
 
23 
 
São exibidos na Figura 9 os conectores de alimentação para conexão de 
shields e módulos na placa Arduino MEGA: (SOUZA, 2014). 
Figura 9 - conectores para conexões de shields e módulos na placa arduino Mega 
 
Fonte: (SOUZA, 2014) 
IOREF - Fornece uma tensão de referência para que shields possam 
selecionar o tipo de interface apropriada 
RESET - pino conectado a pino de RESET do micro controlador. 
3,3 V. - Fornece tensão de 3,3V. 
5 V - Fornece tensão de 5 V paraalimentação de shields e circuitos externos. 
GND - pinos de referencia, ground, terra. 
VIN - pino para alimentar a placa através de shield ou bateria externa. 
2.5.1. Microcontrolador da placa Arduíno Mega 
O microcontrolador utilizado na Arduino MEGA 2560 é o 
ATMEL ATmega2560 
Figura 10, um micro controlador de 8 bits de arquitetura RISC avançada. Esse 
micro controlador possui mais recursos comparado ao ATmega 328 da Arduino 
UNO. Ele conta com 256 KB de Flash (mais 8 KB são utilizados para o bootloader), 
8 KB de RAM e 4 KB de EEPROM. Chega 16 MIPS, operando em 16 MHz. Possui 
 
24 
 
multiplicador por Hardware e diversos periféricos que aumentam as possibilidades 
da plataforma Arduino baseada em Atmel ATMEGA, dentre as quais pode-se 
destacar 4 canais de comunicação serial, 16 entradas analógicas e 15 saídas PWM. 
Possui ainda comunicação SPI, I2C e 6 pinos de interrupções externas (SOUZA, 
2014). 
Segue abaixo uma imagem deste microcontrolador com encapsulamento 
TQFP, o mesmo utilizado na placa Arduino Mega 2560: (SOUZA, 2014). 
 
Figura 10 - Microcontrolador ATmega 2560 
 
Fonte: (SOUZA, 2014). 
2.5.2. Pinos de entrada e saída do Arduino Mega 2560 
A placa Arduino MEGA 2560 possui 54 pinos de entradas e saídas digitais 
que podem ser utilizadas como entrada ou saída conforme a necessidade de seu 
projeto, através das funções pinMode(), digitalWrite(), e digitalRead(). Os pinos 
operam com tensão de 5V e podem fornecer ou drenar até 40 mA. Cada pino 
possui resistor de pull-up interno que pode ser habilitado por software. Alguns desse 
pinos possuem funções especiais como exibido a seguir: comunicação 
serial,interrupções externas, PWM, comunicação SPI e comunicação I2C. (SOUZA, 
2014). 
O Arduino Mega2560 possui 16 entradas analógicas (pinos A0 a A15), onde 
pode ser feita a conversão com uma resolução de 10 bits, ou seja, o valor será 
convertido entre 0 e 1023. Por padrão o tensão de referência é conectada a 5V. 
Porém é possível mudar o valor de referência através do pino AREF e a função 
analog Reference(). (SOUZA, 2014) .Na Figura 11 é exibido os pinos de entradas 
analógicas no Arduino MEGA2560 
 
 
25 
 
Figura 11 - pinagem entrada analógica Arduino Mega 2560 
 
Fonte: (SOUZA, 2014) 
2.5.3. Ethernet Shield (W5100) 
O Ethernet Shield W5100 é uma forma rápida e prática de tornar sua placa 
Arduino on-line. É baseada no chip WIZnet ethernet W5100, que fornece acesso à 
rede nos protocolos TCP ou UDP. Duas bibliotecas nativas são usadas para poder 
usar o módulo facilmente: Ethernet Library e SD Library. Nesse exemplo, 
configuramos o Shield como Web Server para armazenar uma página online com o 
estado lido de um sensor TCRT5000. (VIDAL, 2018). O Ethernet Shield W5100 é 
compatível tanto com o Arduino Uno e Arduino Mega e possui um slot para cartão 
micro-SD, o que facilita a criação de dataloggers. (VIDAL, 2018). 
Algumas características do W5100 são importantes: 
 Suporta 4 conexões independentes simultaneamente; 
 Não suporta fragmentação de IP; 
 Memória Interna 16Kbytes para Tx / Rx Buffers; 
 Suporte Interface Serial (SPI modo 0, 3). 
 Saídas função Multi-LED (TX, RX, Full / Half duplex, Colisão, Speed Link). 
 O W5100 Wiznet fornece uma rede (IP) capaz de TCP e UDP. 
 Uma série de LEDs indicativos também ajuda a saber o que está 
acontecendo com o Shield durante sua operação: (VIDAL, 2018) 
 Led PWR: Indica que a placa e Shield está alimentada; 
 Led LINK: Indica a presença de uma ligação de rede e pisca quando o 
shield transmite ou recebe dados; 
 Led FULLD: Indica que a conexão de rede é full duplex; 
 
26 
 
 Led 100M: Indica a presença de uma conexão de rede 100 Mb / s (em 
oposição a 10 Mb / s) 
 Led RX: Pisca quando o shield recebe dados; 
 Led TX: Pisca quando o shield envia os dados; 
 Led COLL: Pisca quando são detectadas colisões de rede 
CIW5100 
O coração do Shield é o CI W5100, fabricado pela WIZNet. Algumas fontes 
recomendam a utilização de uma fonte de alimentação externa para alimentar o 
Shield devido ao consumo de corrente elevado desse CI, mas muitos exemplos 
utilizam o cabo USB para alimentação também. O datasheet indica um consumo de 
até 183mA, o que está dentro das capacidades dos cabos USB 2.0(500mA) e 
3.0(900mA) (VIDAL, 2018) 
Mas atente-se que caso você esteja alimentando outras cargas como 
sensores e relés, pode ser que você precise de uma fonte externa. Em geral, é 
recomendado o uso de uma fonte de externa para garantir que todos os 
componentes sejam alimentados de acordo com suas características. (VIDAL, 2018) 
2.5.4 Acelerômetro 
O acelerômetro é um equipamento utilizado para mensurar a aceleração 
própria. A aceleração própria é diferente daquela estabelecida através da relação 
entre velocidade e tempo. Sendo que esta considera a sensação de peso medida 
em um dado referencial. (OLIVEIRA, 2015) 
Acelerômetros são dispositivos que podem funcionar a partir de diversos 
efeitos físicos e apresenta uma extensa faixa de valores de aceleração. Esses 
dispositivos são utilizados principalmente em sistemas de posicionamento, sensores 
de inclinação e sensores de vibração. Normalmente, estes sensores estão presentes 
em dispositivos de aparelhos celulares. (OLIVEIRA, 2015) 
Segundo (OLIVEIRA, 2015) existem vários tipos de acelerômetros, tais como: 
acelerômetro piezo elétrico, acelerômetro por indução magnética, e acelerômetro de 
capacitância. Este último utiliza um mecanismo de detecção conhecido como sensor 
capacitivo de aceleração, para medir tanto as forças de acelerações estáticas 
quanto dinâmicas. 
 
27 
 
Na maioria dos casos, a aceleração é tratada como um vetor que pode ser 
usado para detectar a orientação do dispositivo, mais precisamente pitch (inclinação) 
e roll (rotação). Quando aciona-se o dispositivo, a aceleração de 1g é distribuída 
entre os três eixos conforme a Figura 12.Com isso é possível calcular o ângulo do 
dispositivo em cada um dos 3 eixos. (OLIVEIRA, 2015) 
Figura 12- Exemplo de funcionamento interno de um acelerômetro 
 
Fonte: (LIMA, 2017) 
2.5.5 Acelerômetro MPU 6050 
O MPU6050 é um sensor de seis eixos, o que significa que ele fornece seis 
valores como saída. Três valores do acelerômetro (correspondentes aos eixos X, Y 
e Z) e três do giroscópio. Tanto o acelerômetro como o giroscópio são incorporados 
dentro de um único chip que utiliza o protocolo I2C para se comunicar com o 
controlador, no nosso caso o arduino. (LIMA, 2017). 
2.6. MONITORAÇÃO E ANÁLISE DE VIBRAÇÕES 
A vibração mecânica ocorre com frequência em vários processos e 
equipamentos presentes numa instalação industrial. Esta não produz apenas ruído, 
que pode prejudicar a saúde humana, mas também tem a energia necessária que 
pode reduzir a vida de um componente/máquina e afetar a estabilidade da operação. 
Contudo, a vibração de uma máquina pode ser intencionalmente desenvolvida e por 
isso ter um propósito funcional. Nem todos os tipos de vibração de máquinas são 
indesejados. Por exemplo, a vibração é útil em peneiras, compactadores, 
finalizadores de superfícies, escovas de dente elétricas, máquinas de lavar, entre 
outros. Por outro lado e como discutido anteriormente, a vibração pode ser não 
 
28 
 
intencional e pode levar a danos nas máquinas, constituindo, na maioria das vezes, 
uma vibração não deliberada e indesejada. (MARGARIDA, 2016) 
Monitorizar as características de vibração de uma máquina serve para obter 
informação acerca do estado de “saúde” da máquina. Essa informação é utilizada 
para detectar possíveis falhas e avarias, podendo evitar danos mais graves ou 
mesmo avarias que possam inutilizar o equipamento e/ou colocar em risco a 
segurança dos operadores e/ou utilizadores do equipamento. Apesar do diagnóstico 
de falhas em máquinas englobar a medição e análise de vários fenómenos 
associados à operação das mesmas, o comportamento vibratório é o principalindicador do estado atual da máquina. 
O sistema de monitoramento e análise vibracional é baseado em 3 partes 
fundamentais: 
 1. Aquisição de dados 
 2. Processamento de dados. 
 3. Tomada de decisão. 
2.6.1 Conceito de vibração 
A maioria dos indivíduos tem um conhecimento intuitivo do que é a vibração, 
no entanto para ser adquirida e usada como indicador do estado real do 
equipamento, é importante compreender explicitamente o que é a vibração e toda a 
problemática envolvente. A vibração pode definir-se como “uma oscilação em que a 
quantidade é um parâmetro que define o movimento de um sistema mecânico”. Isto 
é, a vibração é um movimento que se repete num intervalo de tempo resultado da 
oscilação de um objeto em relação à sua posição de repouso. A forma mais simples 
de vibração é a vibração harmônica Figura 13, o que faz com que todas as outras 
formas de vibração não sejam mais do que a soma de duas ou mais vibrações 
harmônicas. (MARGARIDA, 2016) 
 
 
29 
 
Figura 13 - Vibração harmônica 
 
Fonte: (MARGARIDA, 2016) 
Os termos numéricos mais importantes para descrever a vibração harmónica 
são: (MARGARIDA, 2016). 
● A amplitude (Z) – valor de afastamento do ponto ou sistema relativamente à 
posição de referência, no caso de uma vibração harmónica a amplitude é o valor 
máximo (pico) da sinusoidal, M-N na Figura 13 As vibrações podem ser medidas em 
deslocamento [μm], velocidade [mm/s] ou aceleração [m/s² ou g]; (MARGARIDA, 
2016). 
● A frequência ou frequências (ω) – número completo de ciclos por unidade 
de tempo (segundo), reproduzido na Figura 13. Habitualmente, a unidade é o Hertz 
[Hz], podendo também ser representada em ciclos por minuto [cpm], ou em rotações 
por minuto [rpm]; (MARGARIDA, 2016). 
● A fase (α) - a posição inicial do ponto, no instante (t=0) em que se começou 
a medir e é indicada em radianos [rad] ou graus [º]. As funções harmónicas são 
frequentemente utilizadas na análise de vibrações. Um objeto que sofra uma 
vibração harmónica simples é definida por (1): (MARGARIDA, 2016). 
𝒵(𝓉) = 𝒵 cos 2𝜋𝜔𝓉 + 𝑎 
(1) 
Onde ω é a frequência da harmónica, 2πωt a frequência angular 
correspondente, Z a amplitude de deslocamento e α a fase. (MARGARIDA, 2016) 
 
30 
 
A velocidade �̇�(t) e a aceleração �̈�(t) do objeto são obtidas através da 
derivação do deslocamento uma e duas vezes, respectivamente: (MARGARIDA, 
2016). �̇� (𝑡) = 2𝜋𝜔𝑍𝑠𝑖𝑛(2𝜋𝜔𝑡 + 𝛼) = Ż𝑐𝑜𝑠(2𝜋𝜔𝑡 + 𝛼 + 𝜋2) 
 (2) �̈�(𝑡) = −(2𝜋𝜔) 2𝑍𝑐𝑜𝑠(2𝜋𝜔𝑡 + 𝛼) = Z̈𝑐𝑜𝑠(2𝜋𝜔𝑡 + 𝛼 + 𝜋) 
(3) 
 
Assim, os valores absolutos máximos de deslocamento, velocidade, e 
aceleração de um objeto que apresenta uma vibração harmónica, ocorrem quando 
as funções trigonométricas de (1) a (2) são numericamente iguais à unidade. Estes 
valores são conhecidos como, respectivamente, amplitude de deslocamento(4), 
velocidade(5), e aceleração(6), sendo definidos matematicamente como: 
(MARGARIDA, 2016). Z = Z 
(4) Ż = (2πω)Z 
(5) 
 �̈� = (2πω)Ż 
(6) 
As vibrações encontradas na prática muitas vezes não apresentam este 
padrão regular. Nas máquinas as falhas podem gerar impulsos, ou sinais 
harmónicos estacionários adicionais. Os sinais harmónicos surgem devido a efeitos 
linearmente sobrepostos como o desequilíbrio, o alinhamento inexato, veios 
deformados, falhas nos dentes de engrenagens, falhas em rolamentos, diferenças 
no fluxo elétrico de motores elétricos, ou por mudanças na operação periódica da 
máquina. (MARGARIDA, 2016) 
Assim, as vibrações podem ser a combinação de várias ondas sinusoidais, 
cada uma com amplitude e frequência diferentes, e são denominadas de vibrações 
periódicas ou determinísticas. (MARGARIDA, 2016) 
 
31 
 
As vibrações periódicas são as mais importantes quando se trata de apurar o 
estado atual das máquinas. A cada ciclo de rotação dá-se a repetição da ocorrência 
dos fenômenos na máquina. Nas estruturas, as vibrações determinísticas são o 
resultado da ação de máquinas em funcionamento ao seu redor. (MARGARIDA, 
2016) 
 
Figura 14 - Vibração periódica representada no domínio do tempo e na frequência 
do sinal. 
 
Fonte: (MARGARIDA, 2016) 
Com base na Figura 14 é possível extrair as funções harmónicas, (7) a (9), e 
consequentemente a função da vibração periódica, (10), que resulta da soma das 
três vibrações harmónicas simples: (MARGARIDA, 2016) z1(t) = Z1 cos 2πω1t +α1 
(7) z2(t) = Z2 cos 2πω2t +α2 
(8) z3(t) = Z3 cos 2πω3t +α3 
(9) z(t) = z1(t) + z2(t) + z3(t) 
(10) 
 
32 
 
Conclui-se que a vibração é um fenómeno dinâmico que pode ser 
representada em deslocamento, velocidade e aceleração, tanto no domínio do 
tempo como no domínio da frequência (MARGARIDA, 2016). 
2.6.2. Aquisição e processamento do sinal 
A vibração é a fonte básica de sinal que será analisado através de técnicas de 
processamento de sinal. Contudo, para que se obtenha este sinal é necessário 
adquiri-lo através de sensores ou transdutores. O sensor é um dispositivo que 
recebe um estímulo de entrada e responde com um sinal eléctrico. O transdutor é 
um dispositivo que converte um tipo de energia, como a vibração, num diferente tipo 
de energia, habitualmente corrente ou tensão elétrica. Deste modo, muitos sensores 
podem ser designados de transdutores. Em monitorização de vibrações os sensores 
mais comuns são sensores de: deslocamento, velocidade e aceleração. Estes são 
sensores que produzem nos seus terminais de saída uma corrente ou tensão 
elétrica que é proporcional, respectivamente, ao/à deslocamento, velocidade e 
aceleração a que são sujeitos. Os acelerómetros (sensores de aceleração) 
piezoeléctricos são os mais utilizados para a medição de vibrações em máquinas 
porque abrangem uma vasta gama de frequências, são menores e por isso 
oferecem globalmente melhores características que outro tipo de sensor 
(MARGARIDA, 2016). 
A medição de sinal pode ser realizada de duas formas: em-linha (online) ou 
em-diferido (offline). Na medição em-linha, ou aquisição automática, os sensores 
estão continuamente em utilização. No caso da medição em-diferido, ou aquisição 
manual, o sistema de aquisição de dados é portátil, ou seja, é feita uma medição 
intermitente ou periódica. A aquisição de dados é um método eficaz e não destrutivo 
que permite monitorizar a condição da máquina enquanto esta está no seu 
funcionamento estacionário ou num estado transitório. É muito importante que seja 
feita uma correta aquisição de sinal, caso contrário o tratamento dos dados será 
afetado e todo o trabalho de detecção e diagnóstico de falhas estará comprometido 
(MARGARIDA, 2016). 
Como referido anteriormente, a análise de vibrações começa com um sinal 
real que varia com o tempo, adquirido a partir de um sensor. Através da entrada 
deste sinal num instrumento de medição de vibrações, existe uma seletora de 
 
33 
 
opções possíveis para processar e consequentemente analisar o sinal e 
comumente, distinguem-se em três categorias principais: (MARGARIDA, 2016) 
● Análise no domínio do tempo – baseia-se na própria forma de onda do sinal 
adquirido. Calcula características a partir dos sinais no tempo tais como valor de 
pico, valor de pico-pico, fator de crista, valor de RMS (MARGARIDA, 2016) 
● Análise no domínio da frequência – baseia-se no sinal transformado no 
domínio da frequência. A vantagem deste tipo de análise quando comparada com a 
análise no domínio do tempo é a habilidade de facilmente identificar e isolar 
componentes de frequência de maior interesse. O método mais comum de 
processamento de sinal no domínio da frequência é através da aplicação do 
algoritmo da transformada rápida de Fourier; (MARGARIDA, 2016) 
● Análise tempo/frequência – baseia-se na análise de sinais em ambos os 
domínios, tempo e frequência, e tem como vantagem em relação à análise no 
domínio da frequência a capacidade para lidar com sinais não estacionários, que 
são os mais frequentesquando ocorrem falhas em máquinas. Habitualmente, o 
processo mais utilizado é a STFT (MARGARIDA, 2016). 
Além dos exemplos referidos anteriormente, existem outras técnicas 
relacionadas com as três categoriais discutidas como, por exemplo: o sinal no 
tempo, o nível global, o espectro de frequência PBC (Percentagem de Banda 
Constante), a fase e os modos de vibração, a análise de tendência, a média no 
tempo, a média de espectros, o envelope, as cascatas, os testes de ressonância, 
entre outras (MARGARIDA, 2016). 
Hoje em dia, com o aumento da disponibilidade dos pacotes de 
processamento de sinal e com a globalização da tecnologia e Internet, todas as 
técnicas referidas, e um grande número de outras, podem agora ser diretamente 
experimentadas e/ou programadas pelo utilizador num computador genérico 
(MARGARIDA, 2016). 
2.6.2.1. Sinal no Tempo 
O sinal no tempo permite visualizar a vibração em tempo real e toda a 
informação está contida neste parâmetro sensível ao dano, sendo por isso o 
parâmetro mais intuitivo. Todavia, a representação dos fenômenos vibratórios no 
domínio do tempo torna difícil a sua interpretação. Neste tipo de representação 
 
34 
 
todos os dados são adicionados para indicar o deslocamento total a qualquer 
instante como na Figura 15, sendo, habitualmente, penoso determinar a contribuição 
de uma fonte particular de vibração. O sinal no tempo acaba por não fornecer a 
quantidade de informação útil desejada (MARGARIDA, 2016). 
 
Figura 15 - Exemplo de sinal no tempo 
 
Fonte: (MARGARIDA, 2016) 
2.6.2.2. Espectro FFT 
Atualmente, a forma mais comum de processamento de sinal no domínio do 
tempo para o domínio da frequência é a transformada rápida de Fourier. A FFT é um 
algoritmo que calcula a transformada discreta num intervalo de tempo. Este método 
utiliza o sinal no tempo e decompõe-no nas suas componentes de frequência, 
determinando quais as harmónicas que compõem a vibração medida e cada 
harmónica com amplitude, fase e frequência. Este tipo de análise no domínio da 
frequência através da FFT tem aplicabilidade em sinais periódicos (MARGARIDA, 
2016). 
A Figura 16 mostra um exemplo da conversão de sinal, em que cada linha no 
espectro de frequência representa uma harmónica do sinal adquirido no domínio do 
tempo. O intervalo de tempo é definido como N pontos espaçados e consecutivos, 
do sinal adquirido. Como se verifica na Figura 16, este intervalo de tempo é 
convertido como um bloco completo num bloco completo de linhas de frequência, 
 
35 
 
em que cada linha do espectro FFT representa uma frequência. Todas as amostras 
do intervalo de tempo são necessárias para produzir cada linha no domínio da 
frequência. Sendo importante ressalvar que, num analisador dinâmico de sinal não 
se obtém um resultado válido até estar reunido um intervalo de tempo completo 
(MARGARIDA, 2016). 
 
Figura 16 - Sinal representado no domínio do tempo e no domínio da frequência 
 
 
Fonte: (MARGARIDA, 2016) 
Outra característica da FFT é que transforma estas amostras no domínio do 
tempo em N/2 linhas de frequência, igualmente espaçadas de 1/T (em que T é o 
período de amostragem). Isto é, só se obtém metade das linhas porque na verdade, 
cada frequência contém duas fracções de informação, amplitude e fase. Portanto, é 
favorável que o número de pontos a medir (N) seja uma potência de 2, por exemplo 
1024. A primeira frequência do espectro de frequência é 1/T [Hz] e a última é 
(N/2)(1/T) [Hz]. O espaçamento entre linhas de frequência é denominado de 
resolução em frequência (dω). Com estes dados, é então possível definir o valor de 
frequência mais alto que pode ser adquirido, designado de frequência máxima 
(ωmáx). Esta é dada por (11): (MARGARIDA, 2016) 
 
36 
 
ωmáx = 𝑁2 × 1𝑇 
(11) 
Em que N é o número de pontos a medir. 
2.6.2.3. Aliasing 
Segundo (GENE F. FRANKLIN, 2013) Aliasing é uma das consequências 
abordadas no teorema de amostragem de Nyquist e Shanon. O teorema afirma que 
para o sinal ser reconstruído com precisão a partir da amostra não deve haver 
componente de frequência maior do que a metade da taxa de amostragem, portanto 
a frequência de amostragem (ωa) deve ser no mínimo duas vezes maior que a 
frequência máxima demostrada na equação (12). ωa = 2 × ωmax 
(12) 
(COSTA, 2018) afirma em seu livro que a maioria das aplicações de medição 
de vibração necessitam de um filtro anti-aliasing no circuito conversor analógico 
digital para eliminar frequências indesejadas na medição 
2.6.2.4. Escala de amplitude e média na frequência 
Frequentemente, é possível definir a escala de amplitudes de um espectro de 
frequência FFT, que pode ser linear ou logarítmica. A escala linear adequa-se 
quando se pretende realçar as maiores amplitudes presentes no espectro. Porém, a 
escala logarítmica é a mais usual porque permite não só a visualização das 
amplitudes maiores bem como das menores, no mesmo gráfico. Logo, quando 
existem, no mesmo espectro, amplitudes muito grandes e amplitudes muito 
pequenas deve utilizar-se a escala logarítmica caso contrário corre-se o risco de não 
observar as pequenas. (MARGARIDA, 2016). 
Dado que, no mundo real o sinal adquirido não é limpo, isto é, é adquirido na 
presença de ruído significativo, ao espectro FFT podem ser aplicadas médias que 
têm como função atenuar ou retirar os efeitos de ruído e/ou de componentes 
aleatórias do sinal monitorizado, tornando o espectro mais consistente e 
consequentemente realçando as frequências que mais interessam. Quanto maior o 
 
37 
 
número de médias, mais perto o ruído está de zero o que significa que mais limpo 
será o espectro. 
2.6.2.5. Janelas 
Existe outro problema decorrente da utilização da transformada rápida de 
Fourier para processamento de sinal – o leakage ou efeito de janela. Leakage 
define-se com a inexistência de um número inteiro de ciclos do sinal amostrado, 
provocando o aparecimento de falsas componentes de frequência no espectro FFT. 
Observando a Figura 17 (a) compreende-se que o espectro de frequência 
deste sinal no tempo tem apenas uma linha uma frequência. Contudo e porque 
apenas se extrai um intervalo de tempo finito ver Figura 17 (b), o efeito de janela 
ocorre e a onda será distorcida ver Figura 17 (c) dando origem a um espectro FFT 
diferente. (MARGARIDA, 2016) 
 
Figura 17 - Exemplo do efeito de janela em um sinal não periódico no intervalo de 
tempo 
 
Fonte: (MARGARIDA, 2016) 
 
 
38 
 
A solução para esta questão passa por aplicar uma janela apropriada que irá 
minimizar o erro do efeito de janela. A janela “obriga” a FFT a olhar para os dados 
através de uma janela estreita onde a entrada é zero em ambas as extremidades do 
intervalo de tempo. 
Podemos ver que na 
Figura 18 c está representado um espectro FFT que traduz, de forma 
aproximada, o sinal no domínio da frequência apresentado no domínio do tempo. 
Refere-se ao que se diz de forma aproximada, pois a janela reduz o leakage, mas 
não o elimina na sua totalidade. Também exibe o fenômeno de leakage quando 
aplicado o algoritmo FFT num sinal não periódico, em que a FFT vê as 
descontinuidades como uma frequência de modulação (MARGARIDA, 2016). 
Figura 18 - Atenuação do fenômeno de leakage com a aplicação de janela 
apropriada 
 
 
Fonte: (MARGARIDA, 2016) 
 
39 
 
A janela mais utilizada em análise de vibrações de sinais estacionários é a 
Hanning, pois oferece uma boa relação entre resolução de frequência e resolução 
de amplitude, com amplitudes relativamente exatas. Porém, para o regime transiente 
existem outras janelas mais adequadas, como a janela Retangular, visto que a 
Hanning irá retirar o regime transiente ao sinal, isto é, existirá perda de informação. 
A janela Retangular . 
Figura 19 ao contrário da Hanning, pesa uniformemente todo o intervalo de 
tempo. 
Figura 19 - Aplicação da janela Retangular em regimes transientes. 
 
 
Fonte: (MARGARIDA,