Análise de Sinais de Vibração para Manutenção Preditiva Utilizando IoT

Uma abordagem didática e acessível para análise de vibração industrial

Autores

  • Elidiane da Silva Andrade UniFacens
  • Henrique Gasper Stein Dendeveiz UniFacens
  • Lucas Martins Peretti Costa UniFacens
  • Ricieri Juan Moraes UniFacens
  • UniFacens UniFacens
  • Eliane Crepaldi Rodrigues UniFacens

Palavras-chave:

Manutenção preditiva, Análise de vibração, Internet das Coisas, Sustentabilidade

Resumo

A manutenção preditiva evita falhas e reduz custos. O monitoramento de vibração com sensores como o MPU6050 permite detectar problemas antes que se agravem. Usando ESP32 e protocolos como Modbus TCP, esses sensores se integram a sistemas como CODESYS. Plataformas como Blynk e ThingSpeak tornam o monitoramento remoto simples e acessível. Este projeto usa FFT em C++ para analisar vibrações em tempo real, com foco em soluções de baixo custo. A proposta visa estudantes e profissionais, promovendo conhecimento aplicado. Também contribui para os ODS da ONU, ao incentivar educação, inovação e sustentabilidade.

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Publicado

2026-03-25

Como Citar

DA SILVA ANDRADE, Elidiane; GASPER STEIN DENDEVEIZ, Henrique; MARTINS PERETTI COSTA, Lucas; MORAES, Ricieri Juan; CENTRO UNIVERSITÁRIO FACENS; CREPALDI RODRIGUES, Eliane. Análise de Sinais de Vibração para Manutenção Preditiva Utilizando IoT: Uma abordagem didática e acessível para análise de vibração industrial. Journal of Innovation and Science: research and application, [S. l.], v. 5, n. 2, 2026. Disponível em: https://joins.emnuvens.com.br/joins/article/view/1209. Acesso em: 30 abr. 2026.

Edição

v. 5 n. 2 (2025): Proceedings: Plugin 2025:2

Seção

SIMPÓSIO: PLUGIN

Licença

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