Analisador de vibrações1
                     Analisador de Vibrações – modo de 
funcionamento I
1. Compreender a relação entre tempo e 
frequência num analisador de vibrações
2. Amostragem e digitalização num analisador 
de vibrações
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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
Conteúdo desta apresentação
1. Compreender a relação entre tempo e frequência num analisador de vibrações
2. Amostragem e digitalização num analisador de vibrações
 
Tecnologias preditivas
Vibrações
Medição de 
tensão em v
eios Emissão acústica
Análise de
 motores 
elétricos Termografia
Ultrassons
 
Tecnologias corretivas
Equilibragem n
o local Alinhamento de veios
Proteção d
e rolament
os Calibração de 
cadeias de m
onitorização d
e vibrações
Propriedades da análise de vibrações com FFT
• O Fast Fourier Transform (FFT) é 
um algoritmo para transformar 
dados do domínio de tempo para 
o domínio de frequência. 
• Isso significa que o algoritmo 
transforma amostras digitalizadas 
do domínio de tempo para 
amostras no domínio de 
frequência, como se mostra na 
Figura
Os registos da forma de onda das vibrações – o bloco
• Um bloco de tempo é 
constituído por N amostras 
igualmente espaçadas, da 
forma de onda analógica do 
sinal do sensor de 
vibrações, que entra no 
analisador de vibrações.
O FFT é calculado em blocos  de amostras da forma de onda.
• Como se mostra na Figura 3, este registo 
de tempo é transformado como um bloco 
completo num bloco completo de linhas 
de frequência. 
• Todas as amostras do registo de tempo 
são necessárias para calcular cada linha 
no domínio de frequência. 
• Isto está em contraste com o que se 
poderia esperar, ou seja, que uma única 
amostra de domínio de tempo se 
transforma em exatamente uma linha de 
domínio de frequência.
• Compreender esta propriedade de 
processamento de blocos do FFT é crucial 
para entender muitas das propriedades 
do Analisador de Vibrações.
Obtém-se um novo bloco de amostras da forma de onda após 
a aquisição de cada nova amostra de forma de onda
• Por exemplo, como o FFT transforma todo o bloco de 
bloco de tempo como um todo, não pode haver 
resultados válidos de domínio de frequência até que 
um registo de tempo completo tenha sido adquirido. 
• No entanto, uma vez concluída, a amostra mais 
antiga pode ser descartada, todas as amostras 
deslocadas no registo de tempo e uma nova 
amostra adicionada ao final do bloco como se vê na 
Figura . 
• Assim, uma vez que o bloco é inicialmente 
preenchido, temos um novo bloco em cada vez que 
a se adquire uma nova amostra no domínio do 
tempo e, portanto, poder-se-ia ter novos resultados 
válidos no domínio de frequência, cada vez que 
existe uma nova amostra no domínio do tempo.
Quantas linhas existem no espetro de frequência?
• Referiu-se anteriormente que o 
bloco tem n amostras igualmente 
espaçadas. 
• Outra propriedade do FFT é que ele 
transforma essas amostras no 
domínio de tempo para n/2 linhas 
igualmente espaçadas no domínio 
da frequência. 
• Só se obtém metade das linhas, 
porque cada linha de frequência 
realmente contém duas peças de 
informação, amplitude e fase. 
• O significado disto é mais facilmente 
visto se olharmos para a relação 
entre o domínio de tempo e 
frequência.
A fase de componentes do domínio da frequência é 
importante
• Até agora, tem-se implícito que a 
amplitude e frequência das ondas 
sinusoidais contém todas as 
informações necessárias para 
reconstruir a entrada. 
• Mas deve ser óbvio que a fase de 
cada uma dessas ondas sinusoidais é 
importante também.
• Por exemplo, na Figura , mudamos a 
fase dos componentes de onda 
sinusoidal de maior frequência deste 
sinal. 
• O resultado é uma distorção severa 
da forma de onda original.
O que é o espaçamento das linhas do espetro de 
frequência?
a) Período de sinal de entrada 
é igual a bloco de tempo. 
Menor frequência 
• Agora que sabemos que temos linhas n/2 observável.
igualmente espaçadas no domínio da 
frequência, qual é o seu espaçamento? 
• Podemos ver na Figura que, se o período 
do sinal de entrada for maior do que o 
registo de tempo, não temos como 
determinar o período (ou frequência, que 
é o seu recíproco).
b) Período de sinal de entrada 
• Portanto, a linha de menor frequência do mais longo do que o bloco de 
tempo. A frequência do sinal de 
FFT ocorre numa frequência igual à entrada é desconhecida
inversa da duração do bloco de tempo.
Espaçamento em frequência de todas as linhas do espetro
• Estabelece-se agora, que o 
afastamento entre estas duas 
linhas e qualquer outro para de 
linhas consecutivas é o inverso da 
duração do bloco de tempo.
Qual é a frequência máxima do espetro FFT?
• Agora pode-se determinar que a maior frequência que podemos medir é:
n – número de amostras do boco de tempo
Porque temos linhas n/2 espaçadas pelo recíproco do registo de tempo a partir de 
zero Hertz .
A gama de frequência da analisadores de vibrações é 
determinada pela taxa de amostragem do bloco de tempo
• Uma vez que gostaríamos de ajustar a 
gama de frequência da medição, devemos 
variar o fmáximo. 
• O número de amostras de tempo é fixado 
pela implementação do algoritmo FFT. 
• Portanto, devemos variar o período do 
registo de tempo para variar fmax. 
• Para fazer isso, devemos variar a taxa de 
amostragem para que sempre se tenha n 
amostras no período de tempo variável do 
registo. 
• Isto é ilustrado na Figura . 
• Observe-se que, para cobrir frequências 
mais altas, devemos amostrar mais 
rapidamente. 
Amostragem e digitalização num analisador de vibrações
• A entrada para o Analisador de Vibrações é uma tensão analógica contínua 
com origem no sensor de vibrações. 
• Lembre-se também que o FFT requer amostras digitalizadas da entrada de 
seus cálculos digitais. 
• Portanto, precisamos adicionar um amostrador ao conversor analógico - 
digital (ADC) ao nosso processador FFT para fazer um analisador de espectro. 
• Pode-se ver este diagrama de blocos básico na Figura.
O Amostrador ADC não deve introduzir erros.
A gama dinâmica de um analisador de vibrações
• A gama dinâmica é outro aspecto da 
resolução.
•  É uma medida da capacidade de analisar 
pequenos sinais na presença de grandes, 
como mostra a figura.
• A gama dinâmica de um analisador de 
vibrações é definida como a proporção 
entre os maiores e menores sinais que 
podem ser analisados ao mesmo tempo.
• A ampla gama dinâmica é importante para 
analisar sinais de vibração de baixo nível 
na presença de grandes componentes 
residuais de desequilíbrio.
Gama dinâmica e número de bits num analisador de 
vibrações – quanto mais…melhor
• Na figura pode-se ver a relação entre número de bits do conversor analógico digital 
e a gama dinâmica em dB
• Os analisadores modernos têm uma gama dinâmica na ordem dos 120 dB o que 
lhes permite dispensar a função de ajuste de fim de escala (auto-range), por 
conseguirem medir toda a gama de medida dos acelerómetros piezoelétricos mais 
comuns.
Gama dinâmica e número de bits do ADASH VA5
 
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permanente
Sistemas protetivos e preditivos
Transmissores de vibrações Ex
Monitorização permanente de vibrações
Sistemas wireless
Análise da assinatura de motores elétricos pela técnica do MCM
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Pode ver um artigo sobre este tema neste link
Analisador de vibrações
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OBRIGADO
Esperamos que esta apresentação 
tenho sido interessante