Sistema de Apoio à Tomada de Decisão sobre a Condição do Óleo Lubrificante em Diesel Geradores Marítimos
Óleo lubrificante; Lógica Fuzzy; Viscosidade; Diesel Geradores Marítimos; Manutenção Preditiva.
A avaliação da condição do óleo lubrificante é fundamental para garantir a confiabilidade operacional de diesel geradores marítimos, uma vez que sua degradação pode comprometer o desempenho do equipamento e aumentar os custos de manutenção. Entretanto, as análises laboratoriais periódicas apresentam limitações relacionadas ao intervalo entre coletas e ao tempo necessário para emissão dos resultados, reduzindo a disponibilidade de informações para apoio à decisão durante a operação. Neste contexto, este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema inteligente de apoio à tomada de decisão sobre a condição do óleo lubrificante, baseado na integração entre um protótipo experimental para obtenção do Índice Relativo de Viscosidade (IRV) em tempo real, variáveis operacionais do motor e o histórico das análises laboratoriais do lubrificante. A metodologia emprega um sistema de inferência fuzzy do tipo Mamdani, implementado em linguagem Python, capaz de incorporar conhecimento especialista e tratar as incertezas inerentes ao processo de degradação do óleo. O protótipo desenvolvido utiliza sensores para aquisição de temperatura, corrente elétrica e velocidade de rotação, permitindo estimar o IRV e integrá-lo às demais variáveis de entrada do sistema. Espera-se que a ferramenta proposta auxilie a identificação de tendências de degradação do lubrificante, fornecendo subsídios para decisões relacionadas à manutenção preditiva e ao acompanhamento da condição operacional dos diesel geradores marítimos. Como contribuição, o trabalho apresenta uma abordagem de baixo custo, aplicável ao monitoramento complementar da condição do óleo, sem substituir as análises laboratoriais convencionais.