Analisador de vibrações 5
                     Analisador de Vibrações – modo de 
funcionamento V
7 - Largura de banda em tempo real nos 
analisadores de vibrações
8 - Processamento em sobreposição (“overlap”)
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Conteúdo do curso
1. Compreender a relação entre tempo e frequência num analisador de vibrações
2. Amostragem e digitalização num analisador de vibrações
3. O que é o Aliasing num analisador de vibrações
4. A implementação do zoom num analisador de vibrações
5. A implementação de janelas na forma de onda (windows) num analisador de vibrações
6. As médias num analisador de vibrações
7. Largura de banda em tempo real nos analisadores de vibrações
8. Processamento em sobreposição (“overlap”)
9. Seguimento de ordens
10. Análise do envelope
11. Funções de dois canais
 
Tecnologias preditivas
Vibrações
Medição de 
tensão em v
eios Emissão acústica
Análise de
 motores 
elétricos Termografia
Ultrassons
Conteúdo desta apresentação
7) Largura de banda em tempo real nos analisadores de 
vibrações
8) Processamento em sobreposição (“overlap”)
 
Tecnologias corretivas
Equilibragem n
o local Alinhamento de veios
Proteção d
e rolament
os Calibração de 
cadeias de m
onitorização d
e vibrações
Um espetro a cada nova amostra
• Até agora tem-se ignorado o facto de que vai 
demorar algum tempo para o analisador de 
vibrações calcular o espetro FFT, a partir de um 
bloco de tempo. 
• Na verdade, caso se pudesse calcular o espetro FFT, 
em menos tempo do que o período de amostragem 
de um bloco, poderíamos continuar a ignorar este 
tempo de cálculo. 
• A Figura mostra que, nesta condição, se poderia 
obter um novo espectro de frequência com cada 
amostra. 
• Como se viu na seção sobre o aliasing, isto poderia 
resultar em muito mais espectros, a cada segundo, 
do que se poderia compreender. 
Operação em tempo real, em que o tempo de cálculo do 
espetro é igual ou menor, que o tempo de aquisição de um 
bloco de tempo
• Uma alternativa razoável é adicionar 
uma memória de bloco de tempo ao 
diagrama de blocos do analisador. 
• Na Figura podemos ver que isso permite 
calcular o espectro de frequência do 
bloco de tempo anterior, ao adquirir o 
bloco de tempo atual.
• Se pudermos calcular a transformada 
FFT antes que a memória do bloco de 
tempo esteja cheia, então diz-se que se 
está a operar em tempo real.
Operação em tempo não real, em que o tempo de cálculo do 
espetro é maior que o tempo de aquisição de um bloco de 
forma de onda
• Para ver o que isto significa, olha-se para o 
caso em que a computação FFT leva mais 
tempo do que o tempo para preencher a 
memória do bloco de tempo. 
• Esta situação é ilustrado na Figura. 
• Embora a memória esteja cheia, não se 
terminou a última transformada de FFT, 
então tem-se que parar de amostrar dados.
• Quando a transformação estiver concluída, 
pode-se transferir o bloco de tempo para o 
FFT e começar a adquirir outro bloco de 
tempo.
•  Isso significa que se perdem algumas 
amostras de entrada e por isso diz-se que 
não se está operar em real.
Largura de banda em tempo real
• Recorde-se que a duração do bloco de tempo não é constante, mas 
deliberadamente variada para alterar a gama de frequência do espetro que 
se pretende ver no analisador de vibrações.
• Para gamas de frequência maiores a duração do bloco de tempo é menor. 
• Portanto, à medida que aumentamos a gama de frequência do analisador, 
eventualmente alcançamos uma situação em que a duração do bloco de 
tempo é igual ao tempo de cálculo do FFT. 
• Este valor de frequência é designada de largura de banda em tempo real. 
• Para gamas de frequência dentro e abaixo da largura de banda em tempo 
real, o analisador não perde nenhuma amostra da forma de onda.
Relevância da largura de banda em tempo real
1. Observar a variação de velocidade 
numa máquina
2. Média RMS
3. Eventos de vibrações transitórias
Relevância da largura de banda em tempo real - observar a 
variação de velocidade numa máquina
• Caso se esteja a medir o espectro ou a resposta de frequência de uma 
máquina que está a variar de velocidade, é necessário observar a mudança 
de espectro, no que pode ser chamado de tempo real psicológico. 
• Um novo espectro a cada poucos décimos de segundo é suficientemente 
rápido para permitir que um técnico observe variações no que ele 
consideraria ser em tempo real. 
• No entanto, se o tempo de variação de velocidade da máquina for longo, a 
velocidade do analisador é irrelevante. 
• Tem-se que esperar que a máquina responda às mudanças, antes que o 
espectro seja válido, não importa quantos espectros se gerem nesse 
tempo.
Relevância da largura de banda em tempo real - Média RMS
• Pode-se estar interessado em achar a média de um sinal, 
que está sempre a variar. 
• Não há nenhuma exigência na execução da média de que os 
blocos de tempo adquiridos devam ser consecutivos, sem 
lacunas. 
• Portanto, uma reduzida largura de banda, em tempo real, 
não afetará a precisão dos resultados.
• No entanto, a largura de banda em tempo real, afetará a 
velocidade com que uma medição média rms, pode ser feita.
•  A Figura mostra que, para uma frequência sinusoidal acima 
da largura de banda em tempo real, o tempo para completar 
a média de N blocos, depende apenas do tempo para Tempo total de execução 
calcular as N transformadas FFT. 
• Em vez de reduzir continuamente o tempo para calcular a de N médias RMS
média rms, à medida que aumentamos a gama de 
frequência, chegamos a um tempo fixo para calcular as N 
médias.
Relevância da largura de banda em tempo real - Eventos de 
vibrações transitórias
• Se todo o transitório se encaixar dentro da duração 
do bloco de bloco de tempo, o tempo de computação 
FFT é de pouco interesse. 
• O analisador pode ser acionado pelo transitório e 
pelo evento armazenado na memória do bloco de 
tempo. 
• O tempo para calcular o espectro não é importante. 
• No entanto, se um evento transitório contém energia 
de alta frequência e dura mais do que o bloco de 
tempo necessário para medir a energia de alta 
frequência, então a velocidade de processamento do 
analisador é crítica.
•  Como se mostra na Figura b), alguns dos transitórios 
não serão analisados se o tempo de cálculo exceder 
o tempo do bloco de tempo. 
Relevância da largura de banda em tempo real – arranque de 
uma máquina
• No caso dos transientes mais longos do que o 
bloco de tempo, também é imperativo que haja 
alguma maneira de registrar rapidamente o 
espectro. 
• Caso contrário, as informações serão perdidas 
à medida que o analisador atualizar o ecrã com 
o espectro do bloco de tempo mais recente. 
• Nestas condições, é necessário uma 
apresentação gráfica que possa mostrar mais 
de um espectro (gráfico em Cascada), como se 
pode ver na Figura e uma boa memória. 
• O analisador de vibrações deve ser capaz de 
gravar um espectro de cada bloco de tempo ou 
a informação será perdida.
Processamento em sobreposição (“overlap”)
• Para entender o processamento de sobreposição, 
vamos olhar para a). 
• Vê-se uma análise de baixa frequência em que a 
recolha de um bloco de tempo leva muito mais tempo 
do que o tempo de cálculo do FFT. 
• O processador do FFT está à espera a maior parte do 
tempo. 
• Se em vez de se esperar por um bloco de tempo 
totalmente novo, se sobrepuser o novo bloco de tempo 
com alguns dos dados antigos, ter-se-á um novo 
espectro tão frequentemente quanto se calcula o FFT. 
• Este processamento de sobreposição é ilustrado na 
Figura b). 
• Para se entender os benefícios do processamento de 
sobreposição, vão se ver os mesmos casos que se 
usaram atrás.
Processamento em sobreposição - Observar uma 
variação de velocidade numa máquina 
• Viu-se anteriormente, que se precisa de um novo espectro a cada poucos décimos 
de segundo ao observar uma máquina, em variação de velocidade.
• Sem processamento de sobreposição, isso limita a resolução a alguns Hz. 
Efetivamente quando se vai para resoluções maiores os analisadores de vibrações 
ficam muito lentos, por causa da longa duração da aquisição de um bloco de 
tempo.
• Com o processamento de sobreposição a resolução é ilimitada.
• No entanto isto tem limitações. Como o bloco de tempo sobreposto contém dados 
antigos da velocidade anterior, ele não está completamente correto. Ele indica a 
direção e a quantidade de mudança, mas deve-se esperar um bloco em tempo 
integral após a mudança para que o novo espectro seja exibido com precisão.
• No entanto, ao indicar a direção e a magnitude das mudanças a cada poucos 
décimos de segundo, o processamento de sobreposição ajuda na visualização dos 
espetros de máquinas em variação de velocidade.
Aumento de velocidade da média RMS com processamento de 
sobreposição
• O processamento de sobreposição pode dar 
reduções drásticas no tempo para calcular as 
médias rms com uma determinada variação. 
• Lembre-se que as funções da janela reduzem os 
efeitos do fugas, ponderando as extremidades do 
bloco de tempo a zero. 
• A sobreposição elimina a maior parte ou todo o 
tempo que seria desperdiçado tomando esses 
dados. 
• Como alguns dados sobrepostos são usados duas 
vezes, devem ser tomadas mais médias para obter 
uma determinada variação do que no caso não-
sobreposto. 
• A Figura mostra as melhorias que podem ser 
esperadas pela sobreposição.
Processamento em sobreposição - Eventos Transitórios
• Para transientes mais curtos do que a duração do bloco de tempo, o 
processamento de sobreposição é inútil. 
• Para transientes mais longos do que a duração do bloco de tempo a largura 
de banda em tempo real do analisador é geralmente uma limitação.
•  Se não for, o processamento de sobreposição permite que mais espectros 
sejam gerados a partir do transitório, geralmente melhorando a resolução 
dos gráficos resultantes.
 
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Pode ver um artigo sobre este tema neste link
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OBRIGADO
Esperamos que esta apresentação 
tenho sido interessante