Análise vibracional para manutenção preditiva de motores elétricos com sensor inercial e microcontrolador

Abstract

Este trabalho investiga e demonstra a viabilidade de um sistema de monitoramento vibracional de baixo custo para motores elétricos, combinando o microcontrolador ESP32 (Espressif Systems 32-bit), o sensor inercial MPU-6050 baseado em tecnologia MEMS (Micro Electro-Mechanical Systems), análise espectral por Transformada Rápida de Fourier (Fast Fourier Transform – FFT) e telemetria via Message Queuing Telemetry Transport (MQTT). O protótipo realiza aquisição a Fs = 400 Hz com janelas de N = 256 (resolução Δf ≈ 1,56 Hz), aplica pré-processamento com remoção da média e janela de Hamming, e extrai métricas no domínio do tempo, incluindo média, amplitude total (range), RMS bruto e RMS dinâmico (Root Mean Square – RMS), além da energia angular do giroscópio e da frequência de pico. As métricas são publicadas em formato JSON no tópico MQTT, permitindo inspeção imediata e integração simples a painéis. Ensaios em motor de pequena potência demonstraram separação consistente entre repouso, transições e regime intenso, com picos espectrais coerentes com o comportamento rotativo. O custo do hardware permaneceu entre R$ 80 e R$ 130, contrastando com soluções comerciais superiores a US$ 1.065, representando redução de mais de uma ordem de grandeza em troca de uma banda espectral mais estreita. Os resultados confirmam a aplicabilidade do arranjo em contextos educacionais, laboratoriais e como etapa inicial de manutenção preditiva em pequenas e médias empresas.