Cómo el rendimiento del sensor permite soluciones de monitoreo basadas en condiciones

Los avances en tecnologías y capacidades de semiconductores brindan nuevas oportunidades para detectar, medir, interpretar y analizar datos en aplicaciones industriales y, en particular, soluciones de monitoreo de condición. Los sensores de próxima generación basados ​​en tecnología MEMS, combinados con algoritmos avanzados para aplicaciones de diagnóstico y pronóstico, amplían las posibilidades de medir una variedad de maquinaria y mejoran la capacidad de monitorear equipos de manera efectiva, mejorar el tiempo de actividad, la calidad del proceso y aumentar el rendimiento.

Para habilitar estas nuevas capacidades y obtener los beneficios del monitoreo de condiciones, las nuevas soluciones deben ser precisas, confiables y robustas para que el monitoreo en tiempo real pueda ir más allá de la detección básica de posibles fallas en las máquinas. El rendimiento de las tecnologías de próxima generación combinado con conocimientos a nivel de sistema permite una comprensión más profunda de la aplicación y los requisitos necesarios para resolver estos desafíos.

Uno de los componentes principales del diagnóstico de máquinas, la vibración, se ha utilizado de manera confiable para monitorear equipos críticos en una amplia variedad de aplicaciones industriales. Hay una cantidad significativa de documentación para respaldar las diversas capacidades de diagnóstico y predicción necesarias para habilitar soluciones avanzadas de monitoreo de vibraciones. La relación entre los parámetros de rendimiento del sensor de vibración, como el ancho de banda y la densidad de ruido, y las capacidades de diagnóstico de fallas de la aplicación final no están bien cubiertas. Este artículo analiza los principales tipos de fallas de máquinas en aplicaciones de automatización industrial e identifica los parámetros clave de rendimiento del sensor de vibración asociados con fallas específicas.

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A continuación, se destacan algunos tipos de fallas comunes y sus características para brindar una descripción general de algunos de los requisitos clave del sistema que deben tenerse en cuenta al desarrollar una solución de monitoreo basada en condiciones. Estos incluyen, entre otros, desequilibrios, desalineaciones, fallas en los equipos y fallas en el transporte.

Desigualdad

¿Qué es la desigualdad y qué la provoca?

El desequilibrio es una distribución de masa desigual que hace que la carga aleje el centro de masa del centro de rotación. El desequilibrio del sistema se puede atribuir a instalaciones incorrectas, como desequilibrio en el acoplamiento, errores en el diseño del sistema, defectos en los componentes e incluso acumulación de desechos u otros contaminantes. Por ejemplo, el ventilador de refrigeración integrado en la mayoría de los motores de inducción puede desequilibrarse debido a la acumulación desigual de polvo y grasa, o a la rotura de las aspas del ventilador.

¿Por qué es un sistema desequilibrado una preocupación?

Los sistemas desequilibrados crean una vibración excesiva que se conecta mecánicamente a otros componentes del sistema, como cojinetes, acoplamientos y cargas, lo que puede acelerar el deterioro de los componentes funcionales.

Cómo detectar y diagnosticar el desequilibrio

Un aumento en la vibración general del sistema puede indicar una falla potencial que crea un sistema desequilibrado, pero la causa raíz del aumento de la vibración se diagnostica a través del análisis del dominio de la frecuencia. Los sistemas desequilibrados producen una señal a la velocidad de rotación del sistema, generalmente llamada 1 ×, con una amplitud proporcional al cuadrado de la velocidad de rotación, F = m × w2. El componente 1 × suele estar siempre presente en el dominio de la frecuencia, por lo que un sistema desequilibrado se identifica midiendo la magnitud del 1 × y el armónico. Si el tamaño de 1× es mayor que la medida base y los armónicos son mucho más pequeños que 1×, es probable que se trate de un sistema desequilibrado. También es probable que un sistema desequilibrado tenga componentes de vibración externos tanto horizontales como verticales.1

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¿Qué especificaciones del sistema deben tenerse en cuenta al diagnosticar un sistema desequilibrado?

Se requiere un bajo nivel de ruido para reducir el impacto del sensor y detectar pequeñas señales que crean un sistema desequilibrado. Esto es importante para el sensor, el acondicionamiento de señales y la plataforma de adquisición.

Se requiere una resolución adecuada del sistema de adquisición para extraer la señal (especialmente la señal fundamental) para detectar estos pequeños desequilibrios.

Se necesita ancho de banda para capturar suficiente información sobre las velocidades de giro para mejorar la precisión y la confianza del diagnóstico. El armónico 1x puede verse influenciado por otras fallas en el sistema, como la desalineación mecánica o la holgura, por lo que analizar los armónicos de la tasa de rotación, o la frecuencia 1x, puede ayudar a distinguir entre el ruido del sistema y otras fallas potenciales.1 Para máquinas de rotación más lenta, las tasas de rotación fundamentales pueden estar muy por debajo de las 10 rpm, lo que significa que la respuesta de baja frecuencia del sensor es crítica para capturar las tasas de rotación fundamentales. La tecnología de detección MEMS permite que Analog Devices detecte señales aguas arriba de la corriente CC y brinda la capacidad de medir equipos de rotación más lenta, y también permite la medición de ancho de banda amplio para contenido de frecuencia más alta típicamente asociado con fallas en cojinetes y cajas de engranajes.

Figura 1. El potencial para un sistema desequilibrado basado en una mayor amplitud a la velocidad de rotación, o 1 × frecuencia.

desalineación

¿Qué es la desalineación y qué la causa?

Las desalineaciones del sistema, como sugiere el nombre, ocurren cuando dos ejes giratorios están desalineados. La Figura 2 muestra un sistema ideal donde la alineación se logra comenzando con el motor, luego el eje, el acoplamiento y hasta la carga (en este caso una bomba).

Figura 2. Sistema idealmente alineado.

Las desalineaciones pueden ocurrir tanto en la dirección paralela como en la angular y pueden ser una combinación de ambas (consulte la Figura 3). La desalineación paralela ocurre cuando ambos ejes se mueven horizontal o verticalmente. La desalineación angular ocurre cuando uno de los ejes está en un ángulo material con respecto al otro.2

Figura 3. Los ejemplos de diferentes desalineaciones incluyen (a) angular, (b) paralela o una combinación de ambas.

¿Por qué la desalineación es un problema?

Los errores de desalineación pueden afectar a todo el sistema al obligar a los componentes a operar bajo mayores tensiones o cargas de las que los componentes fueron diseñados originalmente y, en última instancia, pueden causar fallas prematuras.

Cómo detectar y diagnosticar desalineaciones

Los errores de desalineación suelen ser el segundo armónico de la velocidad de rotación del sistema, conocido como 2×. El componente 2× no siempre está presente en la respuesta de frecuencia, pero cuando lo está, la relación entre la amplitud y 1× puede usarse para determinar si hay desalineación. Los desalineamientos pueden inducir una amplificación armónica de hasta 10 veces según el tipo de desalineación, el lugar donde se mida y la información direccional.1 La Figura 4 muestra las firmas asociadas con posibles fallas de desalineación.

Figura 4. Un aumento en el armónico 2 ×, junto con el aumento en los armónicos de orden superior, indica una posible desalineación.

¿Qué especificaciones del sistema deben tenerse en cuenta al diagnosticar un sistema desalineado?

Se requiere bajo nivel de ruido y suficiente resolución para detectar pequeñas desalineaciones. Los tipos de máquina, los requisitos del sistema y del proceso y las tasas de rotación determinan las tolerancias de desalineación permitidas.

Se requiere ancho de banda para capturar un rango suficiente de frecuencias para mejorar la precisión y confianza del diagnóstico. El armónico 1 × puede verse influenciado por otras fallas en el sistema, como la desalineación, por lo que se puede analizar un armónico en la frecuencia 1 × para distinguirlo de otras fallas del sistema. Esto es especialmente cierto para máquinas con altas velocidades de rotación. Por ejemplo, las máquinas que funcionan por encima de las 10 000 rpm, como las máquinas herramienta, necesitarán información de calidad por encima de los 2 kHz para detectar con precisión el desequilibrio con gran confianza.

La información multidireccional también mejora la precisión del diagnóstico y proporciona información sobre el tipo de error de desalineación y la dirección de la desalineación.

La fase del sistema, combinada con la información de vibración direccional, mejora aún más el diagnóstico de errores de desalineación. Al medir las vibraciones en varios puntos de la máquina y determinar la diferencia de fase o las mediciones a través del sistema, es posible saber si la desalineación es angular, paralela o una combinación de ambos tipos de desalineación.1

Defectos en los rodamientos de los elementos rodantes

¿Qué son los defectos de los rodamientos y qué los causa?

Los defectos de los cojinetes de elementos rodantes suelen ser artefactos de estrés mecánico inducido o problemas de lubricación que crean pequeñas grietas o defectos en los componentes mecánicos del cojinete, lo que resulta en un aumento de la vibración. La figura 5 proporciona algunos ejemplos de rodamientos y muestra algunas de las fallas que pueden ocurrir.

Figura 5. Ejemplos de cojinetes de elementos rodantes (arriba) y flujo de lubricación y defectos de alivio (abajo).

¿Por qué son una preocupación las fallas en los cojinetes de los elementos rodantes?

Los cojinetes de elementos rodantes se encuentran en casi todos los tipos de maquinaria rotativa, desde grandes turbinas hasta motores de rotación más lenta, desde bombas y ventiladores relativamente simples hasta husillos CNC de alta velocidad. Las fallas en los cojinetes pueden ser un signo de lubricación contaminada (Figura 5), ​​instalaciones incorrectas, corrientes de descarga de alta frecuencia (Figura 5) o aumento de la carga del sistema. Las fallas pueden causar daños catastróficos al sistema y tener un impacto significativo en otros componentes del sistema.

¿Cómo se detectan y diagnostican las fallas de los rodamientos?

Hay una serie de técnicas que se utilizan para diagnosticar fallas en los rodamientos y, debido a la física detrás del diseño de los rodamientos, las frecuencias de falla de cada rodamiento se pueden calcular en función de la geometría del rodamiento, la velocidad de rotación y el tipo de falla, lo que facilita el diagnóstico de fallas. Las frecuencias de fallas en el transporte se enumeran en la Figura 6.

Figura 6. Las frecuencias de fallas de los rodamientos dependen de los tipos de rodamientos, las geometrías y las tasas de rotación.

El análisis de los datos de vibración de una máquina o sistema en particular a menudo se basa en una combinación de análisis de dominio de tiempo y frecuencia. El análisis en el dominio del tiempo es útil para detectar tendencias en el aumento general de los niveles de vibración del sistema. Sin embargo, este análisis contiene poca información de diagnóstico. El análisis del dominio de la frecuencia mejora la información de diagnóstico, pero la identificación de las frecuencias de las fallas puede complicarse debido a las influencias de otras vibraciones del sistema.

Para el diagnóstico temprano de fallas en rodamientos, los armónicos de las frecuencias de falla se utilizan para identificar fallas tempranas o tempranas para que puedan monitorearse y mantenerse antes de una falla catastrófica. Para detectar, diagnosticar y comprender las implicaciones de una falla en un rodamiento en el sistema, las técnicas como la detección de envolvente, que se muestra en la Figura 7, combinadas con el análisis espectral en el dominio de la frecuencia, generalmente brindan información más relevante.

Figura 7. Técnicas como la detección de envolvente pueden extraer firmas tempranas de fallas de transporte a partir de datos de vibración de gran ancho de banda.

¿Qué especificaciones del sistema se deben considerar cuando falla un rodamiento?

El bajo nivel de ruido y la resolución suficiente son esenciales para la detección temprana de fallas en los rodamientos. Por lo general, estas firmas de fallas son de baja amplitud cuando una falla es visible. El deslizamiento mecánico, que es inherente a los rodamientos debido a las tolerancias de diseño, reduce aún más la amplitud de la vibración al difundir la información de amplitud entre los muchos contenedores en la respuesta de frecuencia de un rodamiento, lo que resulta en un bajo nivel de ruido necesario para la detección temprana de la señal.2

El ancho de banda es esencial para la detección temprana de fallas en el transporte. Se crea un pulso que contiene material de alta frecuencia cada vez que se alcanza la falla durante una revolución (consulte la Figura 7). Los armónicos de las frecuencias de las fallas de los rodamientos, no la velocidad de rotación, se monitorean para detectar estas fallas en etapas tempranas. Debido a la relación entre las frecuencias de las fallas de los rodamientos y las tasas de rotación, estas primeras señales pueden ocurrir en el rango de varios kilómetros y extenderse mucho más allá del rango de 10 kHz a 20 kHz.2 Incluso para equipos de baja velocidad, la naturaleza inherente de las fallas en los rodamientos requiere un ancho de banda más amplio para la detección temprana a fin de evitar los efectos de la resonancia del sistema y el ruido del sistema que afectan las bandas de frecuencias más bajas.3

El rango dinámico también es importante para el monitoreo de fallas, ya que las cargas y las fallas del sistema pueden afectar la vibración del sistema. El aumento de las cargas da como resultado un aumento de las fuerzas que actúan sobre el cojinete y la falla. Las fallas en los rodamientos también crean impulsos que desencadenan resonancia estructural, lo que aumenta las vibraciones experimentadas por el sistema y el sensor.2 A medida que la maquinaria aumenta y disminuye la velocidad durante las condiciones normales de funcionamiento o de parada/arranque, los cambios de velocidad crean oportunidades potenciales para excitar la resonancia del sistema, lo que resulta en vibraciones de mayor amplitud.4 La información puede conducir a la saturación del sensor, diagnósticos erróneos y, para algunas tecnologías, daños a los elementos del sensor.

fallas en el equipo

¿Qué es la falla del engranaje y qué la causa?

Los defectos de los engranajes generalmente ocurren en los dientes del mecanismo de engranajes debido a fatiga, astillado o picaduras. Estos pueden manifestarse como grietas en el pie del engranaje o remoción de metal de la superficie del diente. Pueden deberse a desgaste, cargas excesivas, mala lubricación, juego y, en ocasiones, instalación incorrecta o defectos de fabricación.5

¿Por qué las fallas en los equipos son una preocupación?

Los engranajes son los principales elementos de transmisión de potencia en muchas aplicaciones industriales y están sujetos a grandes tensiones y cargas. Su salud es fundamental para que todo el sistema mecánico funcione correctamente. Un ejemplo bien conocido de esto en el campo de la energía renovable es que el mayor contribuyente al tiempo de inactividad de la turbina eólica (y la erosión de los ingresos resultante) es la falla de la caja de engranajes de múltiples etapas.5 Aspectos similares se aplican a las aplicaciones industriales.

¿Cómo se detectan y diagnostican las fallas de los electrodomésticos?

Las fallas de engranajes son difíciles de detectar debido a la dificultad de instalar sensores de vibración cerca de la falla y la presencia de un ruido de fondo significativo debido a las muchas excitaciones mecánicas dentro del sistema. Esto es particularmente cierto en los sistemas de cajas de engranajes más complejos, donde puede haber múltiples frecuencias de oscilación, relaciones de transmisión y frecuencias de engrane.6 Por lo tanto, se pueden tomar enfoques múltiples y complementarios para detectar fallas en los engranajes, incluido el análisis de emisiones acústicas, el análisis de firma actual y el análisis de residuos de aceite.

En términos de análisis de vibraciones, la carcasa de la caja de cambios es la ubicación de montaje habitual para un velocímetro y es el principal modo de vibración en el dirección axial.Siete Los engranajes de audio producen una firma de vibración a una frecuencia conocida como frecuencia de engrane de engranajes. Es igual al producto de la frecuencia del eje y el número de dientes de los engranajes. También suele haber bandas laterales de modificación relacionadas con las tolerancias de fabricación y montaje. Esto se muestra para un engranaje en buen estado en la Figura 8. Cuando ocurre una falla localizada, como una grieta en un diente, la señal de vibración en cada revolución tendrá en cuenta la respuesta mecánica del sistema a un impacto de corta duración con un nivel de energía relativamente bajo. d. Por lo general, es una señal de banda ancha de baja amplitud que generalmente se considera no periódica y no estacionaria.7.8

Figura 8. Espectro de frecuencia de un engranaje saludable con velocidad del cigüeñal a ~1000 rpm, velocidad del engranaje a ~290 rpm y dientes del engranaje = 24.

Debido a estas características especiales, las técnicas estándar en el dominio de la frecuencia por sí solas no se consideran adecuadas para identificar con precisión las fallas de los engranajes. Es posible que el análisis espectral no pueda detectar fallas de engranajes de manera temprana porque la energía del impacto está en la modulación de la banda lateral, que también puede contener energía de pares de engranajes y otros componentes mecánicos. Las técnicas de dominio del tiempo, como el promedio síncrono en el tiempo, o los enfoques de dominio mixto, como el análisis de ondículas y la demodulación de la envolvente, son generalmente más apropiados.9

¿Qué especificaciones del sistema deben tenerse en cuenta al diagnosticar una falla en el aparato?

Un ancho de banda amplio suele ser muy crítico para detectar fallas en los engranajes porque el número de dientes del engranaje actúa como un multiplicador en el dominio de la frecuencia. Incluso para sistemas de velocidad relativamente baja, el rango de frecuencia de detección requerido se empuja rápidamente a la región de varios kHz. Además, las fallas localizadas amplían aún más los requisitos de ancho de banda.

La resolución y el bajo nivel de ruido son extremadamente importantes por varias razones. La dificultad de instalar sensores de vibración cerca de áreas de falla específicas significa que el sistema mecánico puede atenuar más la señal de vibración, lo que hace que la capacidad de detectar señales de baja energía sea crítica. Además, dado que las señales no son señales periódicas estáticas, no se puede confiar en las técnicas estándar de FFT para extraer señales de amplitud débil de un nivel de ruido alto; incluso el nivel de ruido del propio sensor debe ser débil. Esto es especialmente cierto en un entorno de caja de cambios donde hay una combinación de múltiples señales de vibración de diferentes elementos de la caja de cambios. Además, la importancia de la detección temprana no es solo por razones de protección de activos, sino también por razones de acondicionamiento de señales. Se ha demostrado que la intensidad de la vibración puede ser mayor en una fractura de un solo diente en comparación con una fractura de dos o más dientes, lo que sugiere que puede ser relativamente fácil de detectar en las primeras etapas.

Resumen

Aunque son comunes, los desequilibrios, las desalineaciones, los defectos en los cojinetes de los elementos rodantes y los defectos en los dientes de los engranajes son solo algunos de los muchos tipos de defectos que se pueden detectar y diagnosticar con sensores de vibración de alto rendimiento. Un mayor rendimiento de detección, combinado con consideraciones apropiadas a nivel de sistema, permite soluciones de monitoreo de condición de próxima generación que brindan niveles más profundos de conocimiento sobre el funcionamiento mecánico de una amplia gama de equipos y dispositivos industriales. Estas soluciones cambiarán la forma en que se mantienen y operan las máquinas, reduciendo el tiempo de inactividad, mejorando la eficiencia y brindando nuevas capacidades para los equipos de próxima generación.

Tabla 1. Requisitos para cada parámetro de detección
tipo de fallabanda anchaDensidad de ruidoGama dinámicaSecreto
DesigualdadAbajoMedioAltoMedio
desalineaciónMedioMedio bajoAltoMedio
Aterrizajealto/muy altoAbajoMedioAlto
engranajesMuy altoAbajoAbajoAlto

Para la Tabla 1, se considera ancho de banda bajo <1 kHz, une bande passante moyenne est comprise entre 1 kHz et 5 kHz et une bande passante élevée est considérée > 5kHz. Se considera baja densidad de ruido > 1 mgramo/√Hz, la densidad de ruido promedio está entre 100 μgramo/√Hz a 1mgramo/ √Hz, y se considera alta densidad de ruido <100 μ‎gramo/√Hz. Se considera rango dinámico bajo <5 gramoel rango dinámico está entre 5 gramo a las 20 gramoy se considera un alto rango dinámico > 20 gramo.

Referencias

1 Jasón pero. «Análisis de espectro: principales características del análisis de espectro.” SKF USA, Inc. 2002.

2 Robert Bond Randall. Monitoreo de condición basado en vibraciones: aplicaciones industriales, aeroespaciales y automotrices. John Wiley & Sons, Ltd., diciembre de 2022.

3 Scott Morris. «Prácticas de SKF para pulpa y papel.” Segmento global de pulpa y papel de SKFNo. 19, 2022.

4 Chris D. Powell, Erik Swanson y Sorin Weissman. «Un examen práctico de las velocidades y modos críticos de la maquinaria rotativa..” sonido y vibracionmayo de 2005.

5 Shahin Hedayati Kia, Humberto Henao y Gérard-André Capolino. «Tendencias en la detección de fallas de engranajes mediante análisis de firma eléctrica en sistemas de inducción basados ​​en máquinas.” 2022 Taller IEEE sobre diseño, control y diagnóstico de máquinas eléctricas (WEMDCD), Turín, págs. 297-303, 2022.

6 Alexander Bliznyuk, Ido Dadon, Renata Klein y Jacob Bortman. «Diagnóstico de engranajes: características del tipo de lago.” 2022.

Siete Giorgio Dalpiaz, Alessandro Rivola y Riccardo Rubini. «Eficiencia y sensibilidad de las técnicas de procesamiento de vibraciones para la detección local de lagos de engranajes.” Sistemas mecánicos y procesamiento de señales.Volumen 14, Número 3, 2000.

8 Wenyi Wang. «Detección temprana de grietas en dientes de engranajes usando una técnica de demodulación de resonancia.” Sistemas mecánicos y procesamiento de señales.Volumen 15, Número 5, 2001.

9 Kiran Vernekar, Hemantha Kumar y KV Gangadharan. «Detección de fallas de engranajes mediante análisis de vibraciones y transformada wavelet continua.” Ciencia de los MaterialesVolumen 5, 2022.

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