Cómo elegir el mejor sensor MEMS para un sistema inalámbrico de monitorización del estado - Parte 2: ¿Cómo detectar defectos mecánicos?

Introducción

La parte 1, "Cómo elegir el mejor sensor MEMS para un sistema inalámbrico de monitorización de condiciones - Parte 1", de esta serie de artículos presenta el módulo Voyager Wireless CbM, así como algunas características clave que hay que tener en cuenta al medir las vibraciones de forma inalámbrica con acelerómetros MEMS. La segunda parte se centrará en la descripción de los fallos más comunes de los motores de inducción de CA (ACIM) y detallará cómo identificar y diagnosticar tipos específicos de fallos, así como las ventajas que los acelerómetros MEMS triaxiales pueden ofrecer sobre otros sensores de vibración.

Efectos de los fallos del motor y del equipo en la fabricación

Cuando un motor crítico falla inesperadamente en una fábrica, la producción se detiene. Si hay que sustituir una pieza concreta o incluso todo el motor, puede haber grandes retrasos. El tiempo de inactividad no planificado es 10 veces más caro que el tiempo de inactividad planificado.¹ El tiempo medio anual de inactividad de la planta es de unas 800 horas.¹ El resultado neto de esta información es que la CbM se está desarrollando rápidamente en un momento en el que la tecnología inalámbrica, combinada con los recientes avances en la tecnología de sensores MEMS, está permitiendo a los responsables de planta y de mantenimiento desplegar rápidamente sistemas inalámbricos de CbM muy eficaces para frenar las pérdidas debidas a paradas no planificadas. Aunque es probable que los sensores MEMS triaxiales estén en el centro de esta revolución inalámbrica, todavía hay cierta confusión sobre lo que pueden hacer exactamente estos sensores de vibración.

¿Dónde encajan los acelerómetros MEMS triaxiales en el espectro de los sensores de vibración?

Para minimizar el tiempo de inactividad de la producción, es imprescindible conocer las posibles averías de los motores para estar preparados para ellas. Aunque los sensores MEMS de salida analógica de un solo eje, diseñados específicamente para competir con los sensores de vibración piezoeléctricos, han alcanzado recientemente niveles de rendimiento similares a los de los sensores piezoeléctricos de nivel bajo/medio en cuanto a su capacidad para diagnosticar fallos, este artículo se centra más en la monitorización de ancho de banda estrecho (de 0 Hz a 1 kHz) más habitual en los acelerómetros MEMS triaxiales. No todos los despliegues de CbM se centran en el diagnóstico o incluso en la predicción de los fallos de los activos. En algunos activos, puede ser aceptable detectar los fallos en una fase posterior y, por tanto, el rendimiento y el coste del sensor pueden ser algo menores. Aquí es donde los acelerómetros MEMS triaxiales pueden ofrecer un alto rendimiento (bajo ruido de hasta 25 μg√Hzsi comparamos el ADXL356 y el sensor piezoeléctrico PZT 8, el coste aumenta 20 veces, y hay muy pocas alternativas MEMS de bajo coste y alto rendimiento entre ellas. Se espera un crecimiento importante en este ámbito en los próximos años.

¿Por qué es necesario detectar las vibraciones por debajo de 10 Hz/600 rpm en las aplicaciones CbM?

Las mediciones de vibraciones CbM de baja frecuencia se consideran generalmente en el ancho de banda de 0,1 Hz a 10 Hz o de 6 rpm a 600 rpm. Las aplicaciones de baja frecuencia son más complicadas que la supervisión general de máquinas, porque los movimientos por debajo de 10 Hz (600 rpm) producen muy pocas vibraciones. Aunque se sabe que la medición de datos de vibración de alta frecuencia con sensores de alta sensibilidad puede ayudar a detectar ciertos fallos (desprendimiento de rodamientos, engranaje y cavitación de bombas) y dar indicaciones potenciales sobre la vida útil restante de un activo, hay que tener en cuenta que también se dispone de información importante más cerca de la CC o 0 Hz. Por eso, para detectar el desplazamiento o la desalineación de los ejes del motor con gran precisión a 0 Hz e incluso con vibraciones de alta frecuencia, se pueden utilizar sensores sin contacto para fines especiales, como sondas de desplazamiento o de corrientes parásitas de proximidad, pero pueden ser difíciles de colocar en algunas aplicaciones en comparación con los MEMS y suelen ser más caros. Los MEMS no están en absoluto diseñados para sustituir a los sensores de corrientes parásitas, que pueden detectar desplazamientos de menos de 0,1 nm en condiciones extremas.³ Sin embargo, para los diseñadores que deseen implantar un sistema CbM de bajo coste o incluso un sistema inalámbrico capaz de detectar la aceleración hasta 0 Hz, los acelerómetros MEMS pueden ofrecer una alternativa rentable.

Industrias como las de procesamiento de papel y pasta de papel, alimentos y bebidas, petróleo y gas, generación de energía eólica y procesamiento de metales y minería, utilizan todas ellas motores de muy baja velocidad, a velocidades inferiores a 1 Hz, por lo que es esencial que un sensor de vibraciones pueda detectar estas velocidades de rotación fundamentales, sobre todo cuando se trata de detectar fallos de desequilibrio y desalineación. Existen sensores especializados de baja frecuencia IEPE o piezoeléctricos con una respuesta en frecuencia a partir de 0,1 Hz, mientras que son más comunes los sensores de uso general de 2 Hz a 5 Hz. Una de las principales ventajas de los MEMS sobre los sensores piezoeléctricos es que pueden detectar hasta 0 Hz, lo que proporciona información sobre la inclinación. Esto no es posible probarlo en un agitador modal, por lo que las mediciones se limitan a 0,01 Hz, como se muestra en la figura 2. Hay que tener en cuenta que el sensor piezoeléctrico es mucho más caro y, como era de esperar, tiene mejor rendimiento de ruido a partir de algo menos de 0,1 Hz, pero por debajo de esto el sensor MEMS tiene mejor rendimiento de ruido hasta 0,01 Hz y hasta 0 Hz. Este rendimiento de baja frecuencia es una característica de todos los acelerómetros multieje MEMS, que podría dar a los ingenieros de mantenimiento y de planta una mayor visión de la dinámica de baja frecuencia de sus activos de lo que era posible hasta ahora, incluso con sensores piezoeléctricos altamente especializados.

En general, se recomienda que la respuesta en frecuencia del acelerómetro sea de 40 a 50 veces la velocidad del eje para la supervisión de los rodamientos y de hasta 5 veces la frecuencia de paso de las palas para los ventiladores y cajas de engranajes.⁴ Las máquinas de muy baja velocidad, como los rodillos de las máquinas de papel, los transportadores de tornillo y los equipos de trituración de piedra, tienen rodamientos de elementos rodantes. Las velocidades de rotación de algunas máquinas pueden ser tan bajas como 0,2 Hz o 12 rpm.⁵ la información sobre la velocidad de 1×, 2× y 3× rpm es esencial para detectar y diagnosticar desequilibrios mecánicos, desajustes y holguras. Los cojinetes de manivela de las máquinas de estampación pueden funcionar a velocidades tan bajas como 0,18 Hz u 11 rpm.⁵ Para los sistemas inalámbricos de CbM, las sondas de corrientes de Foucault todavía no son viables debido a su elevado consumo de energía. Los acelerómetros MEMS ofrecen una alternativa de menor rendimiento y coste a las mediciones multimodales de vibración y desplazamiento basadas en acelerómetros piezoeléctricos y sondas de corrientes parásitas.

Utilizar el acelerómetro triaxial MEMS de Voyagers para detectar problemas de pies blandos o de inclinación

Los ACIM pueden variar en tamaño y potencia, y algunos motores más grandes requieren cimientos rígidos, como se muestra en la figura 3. Una aplicación típica es la de las bombas industriales, donde la potencia se transfiere del eje a la bomba mediante una conexión directa o un elemento de acoplamiento. El desajuste de estas conexiones puede ser radial, axial o tangencial. Para mantener una alineación estable, las vibraciones deben minimizarse fijando la bomba a una base sólida. Una base estable y rígida con una rigidez uniforme puede mejorar la fiabilidad al reducir las vibraciones, lo que prolonga eficazmente la vida de un motor. Las bombas industriales suelen estar atornilladas directamente a una placa base mecanizada, con el equipo que las acompaña alineado y fijado a la misma placa base. A continuación, el conjunto se adhiere a una cimentación de hormigón.

Si una cimentación es demasiado blanda o irregular, puede provocar problemas de alineación, un aumento de la amplitud de las vibraciones y, en última instancia, un tiempo de inactividad imprevisto. Las pruebas de alineación se realizan cuando se instala un motor y en la fase inicial de funcionamiento, después de los trabajos de mantenimiento o reparación y durante el mantenimiento programado. Se pueden utilizar varios dispositivos mecánicos para detectar la desalineación, como las galgas de espesores, los calibradores y los relojes comparadores. Las herramientas alternativas, como los sistemas de alineación láser, se utilizan ampliamente para alinear los ejes de los motores y los equipos que accionan.

Una vez en funcionamiento, las revisiones rutinarias de mantenimiento buscan cualquier anomalía en la alineación entre el motor y los cimientos o en el montaje del motor, pero estas revisiones pueden estar separadas por varios meses. Los regímenes de mantenimiento actuales se basan en los datos de las vibraciones para detectar desequilibrios y desajustes, y han sido probados durante décadas. Bajo la influencia de la g los sensores triaxiales MEMS pueden controlar y detectar continuamente los cambios de vibración e inclinación, lo que, combinado, puede proporcionar una mayor confianza en las mediciones y una detección potencialmente más temprana de los fallos.

¿Cómo miden los acelerómetros MEMS la inclinación?

Cuando un acelerómetro de un solo eje se coloca plano sobre una superficie, como se muestra en la figura 4, su eje sensible es perpendicular a la gravedad y, por tanto, produce 0 g. Cuando el sensor se inclina en la dirección de la gravedad, detecta la aceleración debida al 1 g campo. La pendiente de la curva de la figura 4 es la sensibilidad de la cámara. Observa que la sensibilidad disminuye a medida que aumenta el ángulo entre el horizonte y el eje x.

En la Figura 5 podemos ver el módulo Voyager, que mide la aceleración debida a la gravedad o aceleración estática. El módulo se coloca en posición vertical con 1 g aceleración en el eje z y 0 g en los ejes X e Y. Cuando el módulo Voyager se inclina 4° en el eje x a los 22 s, la inclinación puede observarse fácilmente, como se muestra en la figura 5, como un desplazamiento de CC. Para convertir la aceleración medida en un ángulo de inclinación, el seno inverso de la aceleración medida sin^-1 0.07 g = 4°.

La detección de la inclinación en condiciones de vibración para una aplicación CbM plantea varios problemas: en primer lugar, es más difícil y requiere más consideración que las condiciones estáticas. En segundo lugar, las aplicaciones de inclinación o balanceo suelen limitar el ancho de banda para reducir el ruido (<100 Hz), mientras que en la CbM se prefiere un ancho de banda mayor (1 kHz o más). Un rango extremo para detectar la inclinación de un bien o motor podría limitarse a ±5° o ±87 mgcomo se muestra en la Figura 6, que puede considerarse un reto debido a la posible presencia de un alto contenido de agua g vibraciones.

Aplicando una función trigonométrica a la aceleración medida puedes obtener fácilmente el ángulo de inclinación. Sin embargo, si se detecta un choque o una vibración, esto puede afectar a la medición de la inclinación, como se muestra en la figura 7, donde un 2 g el evento de impacto da un valor de inclinación de 82°.

Aunque un impacto, un choque o una vibración momentánea no afectan a la inclinación o la inclinación real de un motor, el proceso de conversión de la aceleración en inclinación presenta este dato como un valor de inclinación real, como se muestra en la figura 7. Promediar los datos o generar la media es un enfoque común para eliminar estas anomalías, y es una característica de la GUI de la plataforma Voyager, como se muestra en la Figura 8.

La medición de la figura 8 muestra el motor funcionando desde 1 s con una inclinación de 4° aplicada a unos 18 s. Aunque se observa algún cambio en los ejes y y z, el eje x detecta claramente la inclinación. Ésta es una de las principales ventajas de un sensor de vibración de 3 ejes, que en este caso está configurado para detectar las vibraciones primero en el eje z y luego en el eje y. El eje x puede detectar la inclinación con mayor precisión porque está fuera del eje de medición de las vibraciones. Aunque la cantidad exacta de inclinación es difícil de determinar con un alto grado de precisión en condiciones dinámicas, una simple caracterización del motor y del rango de inclinación permitido puede dar buenos resultados. La inclinación mostrada en la figura 8 se calcula de la siguiente manera: sin^-1 0.07 g = 4° cuando el eje z mide 3 geje y 1,3 gy el eje x 0,2 g como se muestra en la figura 9. La resolución de la inclinación estática del módulo Voyager es de aproximadamente 0,2º.

Otro parámetro clave de la ficha técnica que debe tenerse en cuenta al diseñar un módulo de vibración inalámbrico basado en MEMS capaz de detectar la inclinación es el g-gama. Si un sensor MEMS está expuesto a vibraciones que superan el g-puede producirse un recorte, que se manifiesta como un desplazamiento de CC, lo que añade un error a cualquier medición de la inclinación resultante. Esto significa que al seleccionar un sensor MEMS para detectar la inclinación en presencia de vibraciones, debes asegurarte de que el g-tiene un margen por encima de cualquier posible magnitud de choque, impacto o vibración para evitar esta fuente de desplazamiento.

Detección de defectos con Voyager

La capacidad de la solución de medición de vibraciones triaxial Voyager para detectar fallos y proporcionar información no es posible con las soluciones de un solo eje. La detección de fallos basada en las vibraciones es un proceso complejo en el que se utilizan muchos modelos matemáticos e incluso la IA para diagnosticar los fallos. Los resultados basados en el Voyager pretenden mostrar cómo las mediciones de 3 ejes pueden utilizarse para ganar confianza adicional y proporcionar un método más robusto para diagnosticar fallos específicos en comparación con un sensor de un solo eje.

La figura 11 muestra el banco de pruebas SpectraQuest lite, que permite realizar experimentos controlados en un dispositivo que emula las máquinas del mundo real. Para comprender mejor las señales de fallo debidas a cargas desequilibradas, rotores ladeados o excéntricos, ejes de rotor doblados y rodamientos/carcasas de rodamientos dañados, se puede simular. El medidor inalámbrico Voyager se monta en la carcasa como se muestra en la figura 11 y está bien posicionado para medir las amplitudes de las vibraciones radiales (dirección z e y), así como las vibraciones axiales en la dirección del eje y de la carga.

Desequilibrio y desajuste

El desequilibrio y la desalineación se agrupan como dos firmas de fallo, y suelen aparecer en el mismo análisis FFT. Una distribución desigual alrededor del centro de gravedad del rotor del motor, como se muestra en la figura 12, puede provocar un desequilibrio por el que el rotor vibra y puede ejercer una presión adicional sobre los rodamientos. Esta vibración puede provocar un desgaste excesivo de los cojinetes, lo que a su vez genera más ruido y, si no se mantiene, puede provocar el fallo de los cojinetes o incluso de todo el motor.

La desalineación del rotor se produce cuando el rotor, el elemento de acoplamiento y el eje motriz no están centrados, como se muestra en la figura 13. La desalineación puede ser angular, paralela o una combinación de ambas. La vibración más común resultante de la desalineación se produce a una frecuencia de 1× rpm. Es posible que la frecuencia de 2× rpm supere a la de 1×, pero no es habitual. Hay que tener en cuenta que un eje doblado y un desequilibrio también producen vibraciones a la frecuencia de 1× rpm.

Carga desequilibrada

Un sistema está potencialmente desequilibrado si presenta una mayor amplitud de vibración a velocidad de giro (1×) en comparación con el ruido de fondo de las vibraciones. Para simular el desequilibrio, se colocó una carga con una masa añadida en su extremo en el eje de la plataforma del SpectraQuest. El sistema se hizo funcionar a 3000 rpm, y se añadió una carga de 5 kg. La figura 14 muestra un claro aumento del 1× en la dirección z radial en comparación con la vibración de referencia, como era de esperar. La figura 15 muestra un análisis FFT de la amplitud de las vibraciones recogidas en los ejes x, y y z. Hay un claro aumento del 1× en las direcciones radial y y z, pero también un claro aumento de la amplitud de la vibración a velocidades de rotación de 9× y 10× en la dirección axial x, que no se detectaría con un sensor de un solo eje.

Rotor blindado

La figura 16 muestra un análisis FFT para un rotor ladeado (0,5° fuera del eje) añadido al banco de pruebas del SpectraQuest. El espectro de frecuencias muestra un fuerte aumento de la amplitud de la vibración a la velocidad de rotación de 1×, pero también un aumento repetitivo de la amplitud de la vibración en los armónicos de 3×, 4×, 5×, 6×, 7×, 8×, 9× y 10× en la dirección axial. Al igual que la carga desequilibrada, el rotor blindado presenta señales de fallo en la dirección axial, que no se identificarían con un sensor de vibraciones de un solo eje.

Rotor excéntrico

La figura 17 muestra un análisis FFT para un rotor excéntrico añadido al banco de pruebas del SpectraQuest. El espectro de frecuencias muestra un fuerte aumento del primer armónico 1×, que indica un desequilibrio en la dirección radial (z), pero también hay un fuerte aumento del armónico 3× en la dirección axial, que indica una desalineación.^6,7 Un sensor de 3 ejes captará tanto la desalineación como el desequilibrio debidos a un fallo del rotor excéntrico, que obviamente se perderían con una solución de sensor de un solo eje.

Eje curvo

La figura 18 muestra un análisis FFT de un eje doblado añadido al banco de pruebas del SpectraQuest. El espectro de frecuencias muestra un fuerte aumento del primer armónico 1×, que indica desequilibrio en las direcciones radial (z) e (y), pero también hay un fuerte aumento del armónico 3× en la dirección axial, que indica desalineación. El pico adicional en la dirección y a 1× ayuda a diferenciar entre los fallos simulados del eje retorcido y del rotor excéntrico. Un sensor de 3 ejes captará tanto la desalineación como el desequilibrio debido a un eje doblado, que obviamente se perdería con una solución de sensor de un solo eje.

La tabla 1 resume las averías más comunes de las máquinas, que se producen con baja frecuencia.

Tabla 1. Descripción de los fallos simulados y de las firmas de los fallos

Fallo Simulado	Carga o Rotor Colocado en el eje	Desequilibrio Por defecto ¿Firma?	Desalineación Defecto ¿Firma?	Otros Fallo ¿Firma?
Desequilibrio de la masa - Distribución desigual de la masa. Masa añadida al final de la carga.		✔	✘	✘
Rotor blindado. El rotor está desplazado 0,5° respecto al eje.		✔	✘	✔
Rotor excéntrico. El rotor es excéntrico: punto central asimétrico cuando se coloca en el eje.		✔	✔	✘
Árbol curvo. La imagen de al lado está exagerada con fines ilustrativos.		✔	✔	✘

Fallos en los rodamientos

En función de la geometría del rodamiento, existen varias clasificaciones fundamentales calculadas de los fallos de los rodamientos. La frecuencia de paso de la bola interior (FPI) y la frecuencia de paso de la bola exterior (FPO) son las frecuencias que se generan cuando los elementos rodantes pasan por encima de un defecto en el anillo exterior o interior del rodamiento.

Frecuencia de paso de la bola interior

Se montó un rodamiento con un anillo interior defectuoso en el banco del SpectraQuest, con el eje y la carga firmemente fijados a través del alojamiento del rodamiento defectuoso. El BPFI puede calcularse mediante

donde F es la frecuencia, N es el número de bolas, B es el diámetro de la bola, θ es el ángulo de contacto, y P es el diámetro de paso. Para el dispositivo SpectraQuest, el manual del usuario proporciona el cálculo. Sobre la base de los ocho elementos rodantes utilizados en un rodamiento de rotor de 5/8", con un diámetro de elemento rodante de 0,3125", y un diámetro de paso de 1,318", se calcula que el BPFI es de 4,95× la velocidad fundamental.

La figura 19 muestra el análisis FFT del sensor Voyager del defecto del anillo interior del rodamiento en el banco SpectraQuest. El BPFI se capta a unos 250 Hz (~4,95×) en el eje y (radial). Curiosamente, también se encuentra en el eje Z radial, pero la amplitud de la vibración no es tan grande y pronunciada.

Frecuencia de paso de la bola Exterior

Se montó un rodamiento con un anillo exterior defectuoso en el banco de pruebas del SpectraQuest, con el eje y la carga firmemente fijados a través del alojamiento del rodamiento defectuoso. El BPFO puede calcularse mediante

Para el dispositivo SpectraQuest, el manual de usuario te proporciona el cálculo. Sobre la base de los ocho elementos rodantes utilizados en un rodamiento de rotor de 5/8", con un diámetro de elemento rodante de 0,3125", y un diámetro de paso de 1,318", se calcula que el BPFO es de 3,048× la velocidad fundamental de rotación.

La figura 20 muestra el análisis FFT del sensor Voyager para el fallo del anillo exterior del rodamiento en el banco SpectraQuest. El BPFO se captura a unos 150 Hz (~3,048×) en los ejes radiales y y z. Es interesante observar que este defecto no aparece como una gran amplitud en la firma estimada de 3,048× PFOS en comparación con la firma estimada de 4,95× PFOS.

Diagnóstico de fallos: cómo utilizar las firmas de fallos en los algoritmos

La tabla 2 muestra que el sensor de vibraciones triaxial Voyager capta firmas de fallos en la dirección axial, que pueden utilizarse para distinguir fallos específicos. Por ejemplo, tanto los fallos del rotor excéntrico como los del rotor amartillado provocan un gran aumento de la amplitud de las vibraciones a la velocidad del sistema (1×). Sin embargo, en la dirección axial, un rotor excéntrico muestra un aumento del armónico 3× sólo, pero el rotor fallido muestra un aumento de los armónicos 3×, 4×, y así hasta 10×. Estos patrones armónicos de frecuencia simple pueden utilizarse en un algoritmo para distinguir los dos fallos. La solución triaxial de Voyager proporciona una información que es claramente imposible de obtener con una solución de un solo eje.

Tabla 2. Resumen de las firmas de la frecuencia de los fallos de las máquinas más comunes

	Firma de fallo del eje y frecuencia de fallo actual (1× o múltiplo de la velocidad fundamental)
Fallo	Eje Z (Radial-Vertical)	Eje Y (Radial-Horizontal)	Eje X (Axial)
Carga desequilibrada	1×	1×	9×, 10×
Rotor excéntrico	1×		3×
Rotor amartillado	1×		3×, 4×, 5×, 6×, 7×, 8×, 9×, 10×
Eje curvo	1×	1×	3×
BPFO (Rodamientos por defecto del anillo exterior)	3× (BPFO), 4×	3× (BPFO), 4×
BPFI (Rodamientos por defecto del anillo interior)	1×	5× (BPFI)

Otro ejemplo es la capacidad de distinguir entre una carga desequilibrada y un eje doblado. Tanto una carga desequilibrada como un eje doblado provocarán un aumento de la amplitud de las vibraciones a la velocidad del sistema (1×). Este aumento de 1× se producirá de forma radial (en las direcciones vertical y horizontal). Sin embargo, en la dirección axial, la carga desequilibrada provocará un aumento de los armónicos 9× y 10×, pero en comparación, un eje doblado mostrará un aumento del armónico 3× (firma de desalineación).

Como ya se ha dicho, los fallos del eje doblado y del rotor excéntrico pueden diferenciarse por el fuerte aumento en la dirección radial (y) en el caso del eje doblado, que no se da en la prueba del rotor excéntrico.

En el caso de las faltas de rodamiento, la solución triaxial de Voyager capta el BPI en la dirección radial horizontal (y), pero no en la dirección radial vertical (z). Si se utiliza una solución de un solo eje, este defecto del anillo interior del rodamiento no se detectará, a menos que el usuario tenga la suerte de adivinar correctamente el eje en el que la gamplitud es mayor.

Conclusión

Los recientes avances en las capacidades de los MEMS han hecho que aumente rápidamente su uso para la CbM, pero todavía hay cierta ambigüedad sobre sus capacidades, que son muy variadas. Este artículo presenta las capacidades de los sensores MEMS triaxiales adecuados para la CbM en comparación con los sensores MEMS de un solo eje y los sensores piezoeléctricos/IEPE, más capaces, para aclarar de qué son capaces los distintos sensores. Mientras que los sensores piezoeléctricos suelen tener menos ruido a frecuencias más altas, los MEMS pueden ofrecer un ruido más bajo cerca de 0 Hz, lo que es adecuado para muchas aplicaciones de CbM. Esta capacidad, unida a los tres ejes de detección, puede incluso ampliarse a la detección de inclinación gruesa en presencia de vibraciones, lo que resulta útil para detectar problemas de pies blandos.

Se sembraron varios fallos en un banco de pruebas que el sensor MEMS triaxial del módulo Voyager pudo detectar claramente, como desequilibrio, desalineación, problemas de rodamientos, rotor bloqueado y eje doblado. Además, la confianza que puede proporcionar un sensor triaxial en la identificación de fallos específicos también añade mérito al uso de sensores MEMS triaxiales en sistemas de medición de vibraciones para CbM.

En la tercera parte de esta serie de artículos, estudiaremos los diferentes modos de alimentación del módulo Voyager y discutiremos la arquitectura eléctrica y de software y cómo gestionarlos para optimizar el rendimiento.

Referencias

¹ "El tiempo de inactividad no planificado en las cifras: ¿Qué gravedad tiene la situación?"Intech Automation Intelligence", abril de 2021.

² Brian Graney y Ken Starry. "Análisis de los rodamientos." Evaluación de Materiales, Vo. 70, pp. 78-85, 2011.

³ "Principio de las corrientes de Foucault NCDT." Micro-Epsilon.

⁴ Bjorn Ryden. "Mantenimiento predictivo con sensores de vibración." TE Connectivity, 2021.

⁵ "Monitorización de máquinas de baja frecuencia: consideraciones de medición." Wilcoxon Sensing Technologies.

⁶ R. Keith Mobley Una introducción al mantenimiento predictivo. Butterworth-Heinemann, 2002.

⁷ "Desbloquear el rendimiento." IndustryWeek y Emerson.

⁸ Olav Vaag Thorsen y Magnus Dalva. "Un estudio de los fallos de los motores de inducción en la industria petrolera de alta mar, la industria petroquímica, las terminales de gas y las refinerías de petróleo" Actas de la Conferencia Técnica del IEEE sobre la Industria Petrolera y Química (PCIC '94), 1994.