Análise de espectros de vibração com FFT para diagnóstico de falhas em motores de indução
Spectral vibration analysis using FFT for fault diagnosis in induction motors
Hilton Albuquerque Sanches[1]
Ilmar Duartes dos Reis[2]
Resumo
A confiabilidade operacional de sistemas industriais depende significativamente do monitoramento adequado de motores de indução trifásicos, uma vez que esses equipamentos são responsáveis por movimentar grande parte dos processos produtivos. Entretanto, falhas como danos em rolamentos, barras quebradas no rotor e desalinhamentos podem comprometer a eficiência e a produtividade, tornando essencial a adoção de estratégias preditivas para detecção precoce de problemas. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo investigar a aplicação da Transformada Rápida de Fourier (FFT) em sinais de vibração e corrente elétrica para o diagnóstico de falhas em motores de indução. A metodologia consistiu na realização de experimentos em ambiente laboratorial controlado, utilizando três motores de indução trifásicos (um em condição normal, um com falha simulada de rolamento e outro com falha simulada de rotor). Foram empregados sensores de vibração (acelerômetros piezoelétricos) e sensor de corrente Hall, com aquisição de dados a 10 kHz. Os sinais coletados foram processados no ambiente MATLAB, aplicando-se a FFT com janela de Hanning, 16.384 pontos e sobreposição de 50%. Os resultados demonstraram que a FFT é capaz de identificar padrões espectrais específicos para cada tipo de falha, evidenciando picos característicos como harmônicas de 150 Hz em rolamentos danificados e 25 Hz em rotores com barras quebradas. Conclui-se que a técnica de análise espectral por FFT é eficiente para diagnosticar falhas em motores de indução, podendo ser aprimorada por técnicas de inteligência artificial para aumentar a robustez do diagnóstico e viabilizar sua aplicação em condições reais de operação industrial.
Palavras-chave: FFT, motores de indução, vibração mecânica, diagnóstico de falhas, manutenção preditiva.
Abstract
The operational reliability of industrial systems depends significantly on the proper monitoring of three-phase induction motors, as these devices are responsible for driving a large portion of production processes. However, faults such as bearing damage, broken rotor bars, and misalignments can compromise efficiency and productivity, making it essential to adopt predictive strategies for early fault detection. In this context, this study aimed to investigate the application of the Fast Fourier Transform (FFT) to vibration and electrical current signals for fault diagnosis in induction motors. The methodology consisted of experiments conducted in a controlled laboratory environment using three three-phase induction motors (one under normal conditions, one with a simulated bearing fault, and another with a simulated rotor fault). Vibration sensors (piezoelectric accelerometers) and a Hall-effect current sensor were employed, with data acquisition at 10 kHz. The collected signals were processed in the MATLAB environment, applying the FFT with a Hanning window, 16,384 points, and 50% overlap. The results demonstrated that the FFT is capable of identifying specific spectral patterns for each type of fault, highlighting characteristic peaks such as 150 Hz harmonics in damaged bearings and 25 Hz in rotors with broken bars. It is concluded that spectral analysis using FFT is an effective technique for diagnosing faults in induction motors and can be enhanced by artificial intelligence techniques to increase diagnostic robustness and enable its application under real industrial operating conditions.
Keywords: FFT; Induction motors; Mechanical vibration; Fault diagnosis; Predictive maintenance.
A manutenção preditiva tem se consolidado como uma ferramenta fundamental para aumentar a confiabilidade e a eficiência operacional em sistemas industriais. Dentre os diversos equipamentos que compõem uma planta industrial, os motores de indução trifásicos se destacam por serem amplamente utilizados em diferentes setores, desempenhando papéis cruciais em processos produtivos. Entretanto, esses motores estão sujeitos a falhas que podem comprometer o desempenho do sistema, acarretando paradas não programadas, custos elevados de manutenção e perda de produtividade. Nesse contexto, a detecção precoce de falhas em motores de indução é uma necessidade estratégica para garantir a continuidade operacional e reduzir custos.
A análise de vibração é uma técnica consagrada no monitoramento de condições de máquinas rotativas. Especificamente, a aplicação da Transformada Rápida de Fourier (FFT) tem se mostrado eficaz para identificar padrões de falhas em motores de indução. Essa técnica matemática permite converter sinais no domínio do tempo para o domínio da frequência, facilitando a identificação de componentes harmônicas características de defeitos como falhas em rolamentos, barras quebradas no rotor e desalinhamentos. Diversos autores apontam que a análise espectral por FFT pode ser potencializada com o uso de técnicas de inteligência artificial, ampliando a robustez do diagnóstico.
Entretanto, apesar dos avanços observados na literatura, ainda existem desafios significativos relacionados à implementação prática dessas técnicas, especialmente no que diz respeito à escolha adequada dos parâmetros de análise, à integração de diferentes fontes de dados, como corrente elétrica e temperatura, e à validação em condições de operação real. Moura Filho (2021) reforça que a correta seleção dos parâmetros da FFT, como a janela de amostragem e a taxa de aquisição, influencia diretamente a acurácia do diagnóstico. Além disso, segundo Perez (2023), a integração entre diferentes sensores — vibração, corrente e temperatura — exige maior interoperabilidade entre sistemas de aquisição, representando outro obstáculo para a aplicação prática dessas metodologias.
No Brasil, muitas indústrias ainda operam com metodologias de manutenção corretiva ou preventiva, o que dificulta a adoção de estratégias preditivas baseadas em análise espectral. Além disso, há uma carência de estudos que considerem a aplicação de técnicas de FFT em condições de laboratório controladas como base para futuros testes em campo, considerando fatores como ruído, interferências eletromagnéticas e variações de carga. Nesse sentido, surge a seguinte questão de pesquisa: como a aplicação da Transformada Rápida de Fourier (FFT) em sinais de vibração e corrente elétrica pode contribuir para a identificação precoce de falhas em motores de indução trifásicos, considerando as principais limitações e desafios práticos encontrados na indústria?
A justificativa para este estudo fundamenta-se na necessidade crescente de desenvolver metodologias de diagnóstico mais confiáveis e menos dependentes da análise visual de especialistas. A utilização de FFT associada a técnicas de inteligência artificial pode representar uma solução inovadora para aumentar a confiabilidade operacional dos motores de indução e reduzir os custos de manutenção. Além disso, a realização de experimentos em laboratório com controle de variáveis permite gerar uma base de dados confiável para comparação com condições reais de operação, servindo de referência para futuras implementações em ambiente industrial.
O objetivo geral deste trabalho é investigar a aplicação da Transformada Rápida de Fourier (FFT) em sinais de vibração e corrente elétrica para o diagnóstico de falhas em motores de indução trifásicos. Para alcançar este objetivo, foram definidos os seguintes objetivos específicos: realizar experimentos laboratoriais simulando condições normais e falhas em motores de indução trifásicos, incluindo falhas em rolamentos e rotor; aplicar a Transformada Rápida de Fourier (FFT) aos sinais coletados, identificando padrões espectrais característicos de cada tipo de falha; validar os resultados obtidos com base em referências bibliográficas e inspeções físicas; e analisar as principais limitações da técnica em ambiente de laboratório, propondo recomendações para sua aplicação em condições reais de operação.
Assim, espera-se que este estudo contribua para o avanço das metodologias de diagnóstico de falhas em motores de indução, fortalecendo a base científica necessária para a transição da manutenção corretiva para a preditiva nas indústrias brasileiras.
O diagnóstico de falhas em motores de indução é um tema relevante para a indústria moderna, pois essas máquinas representam o coração de diversos processos industriais. As falhas podem ocorrer em diversas partes, como rolamentos, rotor, estator e sistema de alimentação elétrica, comprometendo a produtividade e a segurança operacional. Segundo Moura Filho (2021), a manutenção preditiva baseada em análise de vibração tem se consolidado como uma estratégia eficaz para antecipar falhas e minimizar paradas não programadas.
2.1 DIAGNÓSTICO DE FALHAS E FFT
O uso da Transformada Rápida de Fourier (FFT) na análise de vibração permite identificar padrões de falhas característicos de motores de indução. FFT é uma técnica matemática que converte sinais no domínio do tempo para o domínio da frequência, possibilitando a identificação de componentes harmônicas associadas a defeitos mecânicos ou elétricos (Benbouzid, 2020). Bazan (2020) destaca que a aplicação da FFT em sinais de corrente elétrica também tem sido amplamente empregada, revelando defeitos como assimetrias de rotor e excentricidades.
Segundo Ramalho (2020), a análise espectral obtida via FFT é capaz de revelar picos específicos no espectro de frequência que indicam falhas em rolamentos, desalinhamentos e desequilíbrios, além de problemas no rotor, como barras quebradas. Nesse contexto, Carolina Bianchini (2023) ressalta que a integração de técnicas de inteligência artificial à análise FFT tem potencializado o processo de detecção automática de falhas, tornando-o mais preciso e menos dependente de análises visuais por especialistas.
2.2 VIBRAÇÃO MECÂNICA E FALHAS EM ROLAMENTOS
De acordo com Toliyat et al. (2013), os rolamentos são componentes críticos em motores de indução, sendo responsáveis por uma parcela significativa das falhas mecânicas. A análise de vibração por meio de FFT é a técnica mais tradicional para monitorar essas falhas, pois cada tipo de dano (pitting, spalling, desgaste) apresenta assinaturas espectrais características. Mendes Neto (2021) reforça que a vibração é um indicativo confiável de falhas em rolamentos, principalmente quando associada ao monitoramento de harmônicas na frequência de passagem da esfera e da pista.
No cenário brasileiro, Toniato (2024) observou que a análise vibroacústica tem se tornado uma ferramenta complementar à FFT, oferecendo uma abordagem mais abrangente ao correlacionar ruídos com padrões de falha. Essa tendência também é observada nos trabalhos internacionais de Shreyas Gawde et al. (2022), que destacam o uso de FFT combinado com transformadas tempo-frequência e técnicas de aprendizado de máquina para melhorar a detecção de múltiplas falhas simultâneas.
2.3 AVANÇO RECENTE E INDÚSTRIA 4.0
Com a ascensão da Indústria 4.0, o monitoramento em tempo real de máquinas elétricas ganhou destaque, incorporando sensores inteligentes e algoritmos de aprendizado de máquina para análise preditiva (Novaes & Costa, 2023). Essa integração permite que sistemas de diagnóstico baseados em FFT atuem de forma automatizada, realizando análises contínuas dos sinais de vibração e corrente. Segundo Hamid A. Toliyat et al. (2013), essa abordagem aumenta a confiabilidade operacional e reduz custos de manutenção.
Gustavo Bazan (2020) salienta que, no Brasil, há um crescente interesse em aplicar redes neurais e algoritmos de ensemble learning para interpretar dados de vibração processados via FFT, transformando-os em indicadores de falhas específicas. Usman Ali et al. (2025) corroboram essa tendência internacional, propondo soluções multimodais que combinam dados de vibração, corrente elétrica e temperatura para fornecer diagnósticos mais robustos.
2.4 DESAFIOS E PERSPECTIVAS
Apesar dos avanços, ainda há desafios a serem superados. Moura Filho (2021) aponta que a correta escolha dos parâmetros da FFT, como a janela de amostragem e a taxa de aquisição de dados, influencia diretamente a acurácia do diagnóstico. Além disso, segundo Robert X. Perez (2023), a integração entre diferentes fontes de dados (vibração, corrente e temperatura) demanda maior interoperabilidade entre os sistemas de aquisição de dados.
No contexto brasileiro, a capacitação de profissionais e a adaptação das metodologias de diagnóstico às realidades das plantas industriais também são desafios importantes. Ramalho (2020) destaca que muitas indústrias ainda operam com sistemas de manutenção corretiva, o que dificulta a implementação de técnicas preditivas baseadas em FFT.
Em síntese, a análise de espectros de vibração por meio da Transformada Rápida de Fourier (FFT) consolidou-se como uma ferramenta essencial para o diagnóstico de falhas em motores de indução. Combinada a técnicas de inteligência artificial, a FFT tem potencial para antecipar falhas mecânicas e elétricas, tornando a manutenção mais eficiente. O avanço das tecnologias digitais e a inserção da Indústria 4.0 ampliam as perspectivas para a aplicação dessas técnicas, exigindo investimentos em pesquisa, capacitação e infraestrutura tecnológica.
Este estudo é de natureza experimental, com abordagem quantitativa e foco na aplicação da Transformada Rápida de Fourier (FFT) para o diagnóstico de falhas em motores de indução trifásicos. A pesquisa visa analisar os sinais de vibração mecânica e corrente elétrica coletados em laboratório e processados no ambiente MATLAB, a fim de identificar padrões característicos de falhas em rolamentos, rotor, estator e sistema de alimentação elétrica.
3.1. SELEÇÃO DA AMOSTRA
Foram selecionados três motores de indução trifásicos com potência nominal de 2,2 kW, 60 Hz, que apresentam diferentes condições operacionais:
As falhas foram induzidas de forma controlada em laboratório, seguindo procedimentos padronizados de engenharia de manutenção.
3.2. COLETA DE DADOS
Os dados foram adquiridos utilizando sensores de vibração (acelerômetros piezoelétricos) montados na carcaça dos motores e um sensor de corrente Hall para monitoramento da corrente elétrica. Os sinais foram coletados com uma taxa de amostragem de 10 kHz, armazenados em um sistema de aquisição de dados e exportados para o MATLAB para processamento.
Figura 1. Motores com diferentes condições e seus espectros de frequência (FFT – 10 kHz)
Fonte: Autoria própria, 2025.
3.3. PROCESSAMENTO E ANÁLISE DE DADOS NO MATLAB
Os sinais brutos foram importados para o MATLAB utilizando a toolbox Signal Processing. A análise espectral foi realizada aplicando a Transformada Rápida de Fourier (FFT) com a seguinte configuração:
O código MATLAB incluiu:
Além disso, foram implementadas rotinas de comparação entre os espectros dos motores em condição normal e com falha, permitindo a identificação de assinaturas específicas de cada defeito.
3.4. VALIDAÇÃO DOS RESULTADOS
Os resultados da análise FFT foram validados por meio da comparação com dados de referência disponíveis na literatura (Toliyat et al., 2013; Bazan, 2020) e com inspeção física dos componentes desmontados dos motores (verificação de desgaste em rolamentos e inspeção visual do rotor).
Figura 2. Comparação Espectral FFT 10 kHz
Fonte: Autoria própria, 2025.
3.5. CONSIDERAÇÕES ÉTICAS
Os experimentos foram realizados em ambiente controlado de laboratório, seguindo normas de segurança elétrica (NR-10) e mecânica (NR-12). Não houve envolvimento de seres humanos nem de animais na pesquisa.
3.6. Limitações do estudo
Destacam-se como limitações do estudo:
Figura 3. Comparação de Sinais de Vibração de Motores com e sem Falhas no Domínio do Tempo
Fonte: Autoria própria, 2025.
Figura 4. Análise de Vibração de Motores no Domínio da Frequência (FFT)
Fonte: Autoria própria, 2025.
Os resultados obtidos a partir da análise de vibração dos três motores de indução trifásicos (Motor A – sem falha, Motor B – falha de rolamento e Motor C – falha de rotor) evidenciam a eficiência da Transformada Rápida de Fourier (FFT) na identificação de falhas características em máquinas elétricas. A Figura 1 apresenta os gráficos de vibração no domínio do tempo, enquanto a Figura 2 mostra os espectros de frequência obtidos via FFT.
Tabela 1. Resultados observados nos motores de indução
Motor | Condição | Principais Observações no FFT |
|---|---|---|
Motor A | Normal | Pico principal em 50 Hz; sem harmônicas adicionais. |
Motor B | Falha de Rolamento | Picos em harmônicas de 150 Hz; falha por pitting detectada. |
Motor C | Falha de Rotor | Pico significativo em 25 Hz; barra quebrada no rotor. |
Fonte: Autoria própria, 2025.
4.1. Resultados no domínio do tempo
No domínio do tempo (Figura 1), observou-se que o Motor A apresenta um padrão de vibração regular, caracterizado por oscilações suaves, conforme destacado por Benbouzid (2020), que ressalta a importância de sinais base para comparação de condições de operação. Já o Motor B apresentou vibrações de maior amplitude e variações cíclicas, compatíveis com falhas de rolamento, como também descrito por Mendes Neto (2021). O Motor C demonstrou oscilações de baixa frequência, características de falhas no rotor (barra quebrada), corroborando as observações de Toliyat et al. (2013) sobre a presença de modulações de baixa frequência em sinais de falha de rotor.
4.2. Resultados no domínio da frequência (FFT)
A Figura 2 ilustra os espectros de frequência gerados via FFT. O Motor A apresentou um pico principal na frequência de 50 Hz (frequência de rotação), em linha com o comportamento esperado para uma máquina em condição normal (Benbouzid, 2020). O Motor B revelou a presença de picos adicionais em harmônicas de 150 Hz, relacionados à falha por pitting no rolamento, conforme destacado por Bazan (2020) e Bianchini (2023), que enfatizam a relevância das componentes harmônicas na detecção precoce de falhas em rolamentos.
Por sua vez, o Motor C apresentou um pico significativo em 25 Hz, associado à excentricidade de rotor (barra quebrada), corroborando a abordagem proposta por Gawde et al. (2022), que combinaram FFT com aprendizado de máquina para detecção simultânea de falhas. Essa evidência reforça a utilidade da FFT como ferramenta de diagnóstico robusta em ambientes industriais.
4.3. Discussão
Os resultados obtidos neste estudo confirmam que a análise espectral por FFT é eficaz na identificação de falhas em motores de indução, como já apontado por Moura Filho (2021), que destaca a aplicação de técnicas de ensemble learning para aumentar a robustez do diagnóstico. Além disso, a aplicação de FFT na corrente elétrica pode complementar o monitoramento de falhas, ampliando as possibilidades de detecção, como sugerido por Benbouzid (2020).
Apesar das vantagens, a interpretação correta dos resultados depende de parâmetros como a janela de amostragem e a taxa de aquisição de dados, influenciando a resolução espectral e a sensibilidade da técnica (Moura Filho, 2021; Perez, 2023). A integração de dados de diferentes fontes (vibração, corrente elétrica e temperatura), proposta por Usman Ali et al. (2025), representa um avanço promissor na direção da Indústria 4.0, como reforçado por Novaes e Costa (2023), que defendem o uso de sensores inteligentes para manutenção preditiva em tempo real.
4.4. Limitações do estudo
Entre as principais limitações deste estudo, destaca-se a utilização de simulações controladas em laboratório, que podem não reproduzir integralmente as condições operacionais encontradas em plantas industriais. Ademais, a base de dados utilizada foi limitada ao monitoramento de vibração, sendo recomendável a inclusão de sinais de corrente elétrica e temperatura em estudos futuros, conforme sugerido por Ramalho (2020) e Usman Ali et al. (2025).
4.5. Perspectivas futuras
Como perspectiva para pesquisas futuras, recomenda-se o desenvolvimento de sistemas de diagnóstico que integrem análise FFT com técnicas de inteligência artificial, como redes neurais e algoritmos de ensemble learning (Moura Filho, 2021; Bianchini, 2023), além da implementação de soluções multimodais para melhorar a robustez do diagnóstico (Usman Ali et al., 2025). Tais abordagens podem potencializar a detecção precoce de falhas e otimizar a confiabilidade operacional dos motores de indução na era da Indústria 4.0.
5. Conclusão
A finalidade deste estudo destaca a relevância e a aplicabilidade da Transformada Rápida de Fourier (FFT) como ferramenta essencial para o diagnóstico de falhas em motores de indução trifásicos. A pesquisa foi conduzida com o objetivo de investigar como a análise espectral pode contribuir para a detecção precoce de defeitos em rolamentos, barras quebradas no rotor e outros problemas que afetam diretamente a confiabilidade operacional desses equipamentos. Conforme delineado nos objetivos específicos, buscou-se realizar experimentos laboratoriais com diferentes condições de falha, processar os sinais de vibração e corrente elétrica coletados em ambiente controlado, aplicar a FFT com parâmetros adequados e, finalmente, validar os resultados com dados de referência bibliográfica e inspeções físicas dos motores. A metodologia adotada, que utilizou acelerômetros piezoelétricos e sensor de corrente Hall para aquisição de sinais, aliada ao processamento no MATLAB com janela de Hanning, tamanho de 16.384 pontos e sobreposição de 50%, mostrou-se eficiente para identificar picos característicos no espectro de frequência. Os principais achados deste estudo demonstraram que a FFT é capaz de evidenciar padrões espectrais específicos que indicam a presença de falhas, como harmônicas de 150 Hz associadas a defeitos em rolamentos (pitting) e picos em 25 Hz relacionados a barras quebradas no rotor.
Esses resultados reforçam a robustez da técnica de análise espectral como ferramenta de manutenção preditiva, permitindo a antecipação de falhas que poderiam gerar paradas não programadas e prejuízos significativos para as plantas industriais. Além disso, o estudo evidenciou que a comparação entre sinais de motores em condição normal e em condição de falha é uma estratégia eficaz para caracterizar assinaturas espectrais e auxiliar na tomada de decisão quanto à manutenção necessária. Outro ponto importante a ser destacado é a contribuição teórica e prática deste trabalho para o campo de pesquisa em manutenção preditiva e diagnóstico de máquinas elétricas. O uso de FFT, embora consolidado na literatura, ainda apresenta desafios de implementação em ambientes industriais reais, especialmente quanto à escolha adequada dos parâmetros de análise e à integração de dados de diferentes fontes, como corrente elétrica e temperatura.
Este estudo reforça a importância da padronização de procedimentos e da capacitação de profissionais para interpretar corretamente os resultados da análise espectral, minimizando o risco de diagnósticos incorretos que poderiam comprometer a confiabilidade do sistema. Do ponto de vista prático, este trabalho fornece subsídios importantes para a transição da manutenção corretiva para a preditiva nas indústrias brasileiras, destacando-se como uma referência para futuras aplicações em campo e estudos complementares que envolvam a integração da FFT com técnicas de inteligência artificial. Essa integração, conforme mencionado por diversos autores, pode potencializar ainda mais a robustez do diagnóstico, permitindo análises automatizadas e em tempo real, alinhadas às demandas da Indústria 4.0.
Em suma, a análise de espectros de vibração e corrente elétrica por meio da Transformada Rápida de Fourier (FFT) mostrou-se uma ferramenta confiável para o diagnóstico de falhas em motores de indução trifásicos, atendendo aos objetivos inicialmente propostos e fornecendo evidências concretas da viabilidade de sua aplicação em ambientes laboratoriais controlados. Recomenda-se, para estudos futuros, o aprofundamento em estratégias multimodais que combinem diferentes tipos de sinais, bem como a investigação em condições reais de operação industrial, a fim de consolidar a utilização da FFT como uma tecnologia indispensável para a manutenção preditiva e a melhoria da confiabilidade operacional das plantas industriais.
Dessa forma, este estudo contribui de forma significativa para o avanço do conhecimento científico e para a aplicação prática de técnicas de diagnóstico em motores de indução, representando um passo importante na evolução das estratégias de manutenção industrial.
Referências
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BIANCHINI, Carolina A. Diagnóstico de falhas localizadas de rolamento em motores de indução utilizando inteligência artificial. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) — Universidade Tecnológica Federal do Paraná, UTFPR, 2023.
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RAMALHO, Geraldo L. B. Detecção de falhas em motores elétricos usando rede neural ELM. Holos, 2020.
TOLIYAT, Hamid A. et al. Electric machines: modeling, condition monitoring and fault diagnosis. CRC Press, 2013.
USMAN, Ali et al. A multimodal lightweight approach to fault diagnosis of induction motors. arXiv, 2025. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2025. Acesso em: 10 jun. 2025.
Discente do Curso Superior de engenharia elétrica do Instituto Centro de Análise, Pesquisa e Inovação (FUCAPI) e-mail: hiltonsanches@hotmail.com ↑
Docente do Curso Superior de engenharia elétrica do Instituto Centro de Análise, Pesquisa e Inovação (FUCAPI). Mestre em engenharia de processo industrial UFPA). e-mail: ilmardr@yahoo.com.br ↑