Lubrificação autônoma inteligente
Abstract
A transição do monitoramento de ativos e da manutenção preditiva para dispositivos de borda (Edge Computing) enfrenta um severo gargalo tecnológico: o processamento matemático intensivo em microcontroladores de baixo custo. Este artigo técnico apresenta uma proposta inédita de arquitetura de software não-bloqueante para resolver este desafio, viabilizando a lubrificação autônoma prescritiva no chão de fábrica. O trabalho demonstra como reestruturar modelos matemáticos tradicionalmente executados em nuvem ou softwares de simulação (como MATLAB) para operarem dentro das limitações de memória e processamento de núcleos RISC (como o ESP32). A metodologia abrange a eliminação mecânica do jitter na amostragem (mitigando o vazamento espectral), a extração direta do envelope analítico via Transformada de Hilbert no domínio da frequência e a aplicação do Algoritmo Estocástico de Welford, garantindo complexidade de memória. O modelo é encapsulado em uma Máquina de Estados Finitos (FSM) estritamente assíncrona, unificada através da nova Equação Geral de Lubrificação Autônoma Embarcada. Este formalismo converte equipamentos restritos em instrumentos analíticos determinísticos, marcando a transição da tradicional lubrificação baseada em tempo para uma atuação tribológica inteligente, orientada em tempo real pelas condições elastoidrodinâmicas reais do maquinário industrial.
