Diagnóstico Preditivo Avançado em Motores Industriais via Análise de Fluxo Magnético: Fundamentação Não-Cinética e Processamento na Borda (Edge Computing)
Abstract
A manutenção preditiva tradicional, amplamente baseada na análise de vibração piezoelétrica, atua de forma reativa: o diagnóstico ocorre apenas quando o dano mecânico macroscópico já está instalado no equipamento. Este trabalho propõe e fundamenta matematicamente uma mudança de paradigma para o diagnóstico de máquinas rotativas industriais, introduzindo a análise espectral do fluxo magnético externo como indicador primário de degradação estrutural e fadiga térmica. Baseando-se no modelo de Dinâmica de Propagação Não-Cinética — que substitui o modelo clássico de Drude e trata a condução elétrica como uma cascata de excitações quânticas no retículo cristalino —, o estudo prova que micro-deformações estruturais (como falhas incipientes em rolamentos, estresse termo-mecânico por inversores PWM e degradação de estatores de cobre/alumínio) causam decoerência fonônica localizada muito antes de se tornarem vibrações mecânicas. Essa decoerência subatômica altera diretamente o Vetor de Poynting, gerando bandas laterais assimétricas e distorções harmônicas no fluxo magnético do motor. A aplicação prática desta teoria valida o uso de sensores de Efeito Hall de alta precisão aliados a algoritmos de Transformada Rápida de Fourier (FFT) embarcados na borda (Edge Computing). Os resultados oferecem à engenharia de confiabilidade um modelo superior para auditoria termodinâmica, prevenção da queima de verniz (pinhole burnout) e cálculo preciso da Vida Útil Restante (RUL) de ativos industriais, superando as limitações da telemetria inercial clássica.
