Material de Estudo-33

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Material de Estudo 33: Engenharia de Manutenção Preditiva Avançada 
Questões: 
1. Um sistema de manutenção preditiva (PdM) utiliza análise de óleo para monitorar a 
saúde de equipamentos rotativos. Qual técnica de análise de óleo oferece a melhor 
detecção precoce de desgaste e contaminação? 
a) Análise de viscosidade. b) Análise de acidez e basicidade. c) Espectroscopia de emissão 
atômica para detecção de metais de desgaste. d) Análise de contagem de partículas. e) Análise 
de água no óleo. 
Resposta: c) Espectroscopia de emissão atômica para detecção de metais de desgaste. 
Justificativa: Permite a identificação e quantificação de metais específicos, indicando o tipo de 
desgaste e sua severidade. 
2. Um sistema de PdM utiliza análise de termografia infravermelha para monitorar a 
saúde de sistemas elétricos. Qual característica da imagem térmica fornece a melhor 
indicação de problemas em conexões elétricas? 
a) Temperatura absoluta dos componentes. b) Gradiente de temperatura entre componentes 
adjacentes. c) Emissividade dos materiais. d) Distribuição espacial da temperatura. e) Diferença 
de temperatura em relação à temperatura ambiente. 
Resposta: b) Gradiente de temperatura entre componentes adjacentes. 
Justificativa: Pontos quentes em conexões indicam resistência elevada, podendo levar a falhas. 
3. Um sistema de PdM utiliza análise de ultrassom para monitorar a saúde de válvulas e 
tubulações. Qual característica do sinal ultrassônico fornece a melhor indicação de 
vazamentos e bloqueios? 
a) Nível de intensidade do sinal. b) Frequência do sinal. c) Formato de onda do sinal. d) 
Espectro de frequência do sinal. e) Deslocamento Doppler do sinal. 
Resposta: a) Nível de intensidade do sinal. 
Justificativa: Variações na intensidade indicam vazamentos ou bloqueios parciais. 
4. Um sistema de PdM utiliza análise de vibração para monitorar a saúde de rolamentos. 
Qual método de processamento de sinal oferece a melhor detecção precoce de falhas 
em rolamentos? 
a) Transformada Rápida de Fourier (FFT) para análise de frequência. b) Envoltória de 
Demodulação para detecção de frequências de falha. c) Análise de Kurtosis para detecção de 
impulsos. d) Análise de Ondaleta para localização de eventos transitórios. e) Análise do Fator 
de Crista para detecção de impulsos. 
Resposta: b) Envoltória de Demodulação para detecção de frequências de falha. 
Justificativa: Amplifica as frequências de falha de rolamentos, permitindo detecção precoce. 
5. Um sistema de PdM utiliza inteligência artificial (IA) para integrar e analisar dados de 
diferentes sensores. Qual algoritmo de aprendizado de máquina oferece a melhor 
precisão na previsão de falhas? 
a) Regressão Logística. b) Árvores de Decisão. c) Redes Neurais Recorrentes (RNNs). d) 
Máquinas de Vetores de Suporte (SVM). e) Algoritmos Genéticos. 
Resposta: c) Redes Neurais Recorrentes (RNNs). 
Justificativa: Capturam a dependência temporal de dados de sensores, crucial para previsão de 
falhas. 
6. Um sistema de PdM utiliza gêmeos digitais (digital twins) para simular o 
comportamento de equipamentos. Qual vantagem principal os gêmeos digitais 
oferecem para a manutenção preditiva? 
a) Visualização 3D do equipamento. b) Acesso remoto aos dados do equipamento. c) Simulação 
do comportamento sob diferentes condições. d) Documentação detalhada do equipamento. e) 
Treinamento de operadores. 
Resposta: c) Simulação do comportamento sob diferentes condições. 
Justificativa: Permitem prever o impacto de diversas variáveis sobre a vida útil dos 
equipamentos.