Tesis:
Desarrollo de un sistema de diagnóstico de maquinaria rotativa : aplicación a rodamientos de apoyo de ejes ferroviarios
- Autor: SOTO OCAMPO, César Ricardo
- Título: Desarrollo de un sistema de diagnóstico de maquinaria rotativa : aplicación a rodamientos de apoyo de ejes ferroviarios
- Fecha: 2023
- Materia:
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES
- Departamentos: INGENIERIA MECANICA
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/75697/
- Director/a 1º: MERA SÁNCHEZ DE PEDRO, José Manuel
- Resumen: El creciente desarrollo industrial ha generado una evidente competencia entre empresas, quienes buscan maximizar la producción y minimizar los costes de operación. Por lo cual surge la necesidad de contar con estrategias de mantenimiento que permitan asegurar el correcto y continuo funcionamiento de la maquinaria. En la última década, la aplicación del Mantenimiento Basado en la Condición (MBC) se incrementó significativamente, como una herramienta empleada en el diagnóstico y pronóstico del estado del equipo, especialmente de los componentes más críticos, como los rodamientos. Ésta se basa principalmente en el monitoreo de condición de síntomas que el equipo puede experimentar en presencia de una falla, como cambios de vibración. Sin embargo, la aplicación de esta estrategia de mantenimiento trae consigo dos grandes inconvenientes. El primero esta direccionado al alto nivel de instrumentación requerida y, por ende, el elevado coste que representa la implementación de un sistema de monitoreo de condición. Por otro lado, el segundo se asocia a las técnicas de diagnóstico y pronóstico de fallos, ya que en la actualidad no solo se requiere la identificación de características asociadas a las fallas, sino que también permitan establecer una relación con el nivel de falla correspondiente, que sea lo suficientemente robusta y de fácil interpretación.
Ante esta situación, la tesis propone el desarrollo de un sistema de monitoreo de condición total, el cual contempla el diseño y construcción de un equipo de adquisición de datos de bajo coste, y el desarrollo de una metodología de diagnóstico y pronóstico del estado de los rodamientos, basada en la construcción de mapas de evolución de falla y modelos de predicción. La principal ventaja de este sistema de monitoreo es el bajo costo que representa su implementación y la fácil interpretación de los resultados de diagnóstico.
En base a estas observaciones, y considerando la necesidad de una fuente de vibración, se toma como punto de partida la construcción de un banco de pruebas de rodamientos. Entre las principales características del banco de pruebas, se ha considerado la facilidad de cambio de velocidad angular y carga, dado que son consideradas como magnitudes influyentes en el índice de vibración. De esta forma, el principal objetivo de este banco es, proporcionar señales de vibración que permitan evaluar el comportamiento de un rodamiento, frente a la evolución de una falla en los componentes que lo conforman. A partir de lo cual, se desarrolla la validación del equipo de registro propuesto y las prestaciones de la metodología de diagnóstico del estado de los rodamientos.
Considerando al proceso de adquisición de datos como una etapa clave en las tareas de monitoreo, la cual debe ser efectiva y amortizable en poco tiempo. En el presente trabajo se propone un sistema de adquisición de datos de bajo coste, basado en Raspberry-Pi. Entre las principales características de este equipo, se observa una alta frecuencia de muestreo en el registro de cada uno de sus cuatro canales, además es compacto, portable y junto con su capacidad de comunicación remota, lo hace idóneo para su utilización en lugares reducidos, de difícil acceso y/o en sistemas centralizados o inteligentes de diagnóstico. Para demostrar la capacidad y el rendimiento del equipo de registro propuesto, se desarrollaron dos casos de estudio. En una primera instancia se adquirieron señales de un generador de onda a frecuencias conocidas, donde se observó gran precisión y desempeño del equipo en la identificación de la frecuencia de la señal. Posteriormente se realizó un caso práctico, mediante la captura de registros de vibración de fallas inducidas en elementos rodantes de un rodamiento, con cinco niveles de severidad (incluido el estado normal), donde se observó el comportamiento de los modos de vibración descritos en la literatura. A partir de lo cual, se ratificó las prestaciones del equipo propuesto, en relación con la adquisición de datos de señales de vibración.
En la misma linea de investigación, se realizó un análisis para evaluar la influencia de la calidad y la forma del suministro de alimentación en las prestaciones del equipo de registro, en función de la frecuencia máxima de muestreo y el tiempo de almacenamiento. Entre las pruebas realizadas, se contempló conexiones de alimentación en serie y paralelo, entre la Raspberry-Pi y la tarjeta de adquisición y conversión de datos. De lo cual se estimó, que mediante un suministro de alimentación en paralelo se disminuye las caídas de tensión, lo cual influye significativamente en la tasa de conversión y almacenamiento de datos.
Por otra parte, dando continuidad al progreso del sistema de monitoreo de condición, se desarrolla una metodología de diagnóstico y pronóstico del estado de rodamientos. Como principal característica, se considera el desarrollo de una metodología práctica, fiable e intuitiva, donde no se requiera de gran experiencia por parte del analista, y, además que solvente tareas de caracterización de fallas y generación de indicadores de salud.
Frente a estos requerimientos, se contempla como base los fundamentos oscilatorios de un rodamiento. En este mecanismo, la presencia de irregularidades en la superficie de rodadura provoca cambios en las tensiones de contacto de los componentes del rodamientos, lo cual se manifiesta en su firma de vibración como pulsos de muy corta duración, que excitan las frecuencias naturales de toda la estructura. En consecuencia, mediante la implementación de técnicas de procesamiento de datos convencionales como el análisis de envolvente, dicho comportamiento es detectado en la firma de vibración, estableciendo la relación entre la magnitud de la irregularidad y la amplitud del pulso generado. A pesar de que esta técnica permite identificar el componente defectuoso a través de cambios de amplitud en su frecuencia característica de falla y armónicos (espectro de envolvente), uno de los inconvenientes es la falta de criterios para relacionarla con un nivel de falla. Por lo cual, se requiere de la implementación de una herramienta que permita caracterizar la evolución de la amplitud de una frecuencia de fallo, estableciendo una relación directa entre la frecuencia del componente defectuoso, la amplitud y el nivel de falla al que corresponde.
En relación con esta necesidad, los mapas de contorno son ilustraciones gráficas que permiten representar funciones espaciales, mediante la implementación de isolíneas. De esta forma, cada una de las isolíneas estará asociada a un valor de amplitud y será representada por coordenadas en frecuencia y nivel de falla. A partir de lo cual, los espectros de futuros estados del rodamiento puedan ser evaluados y asociados con su respectivo nivel de falla, mediante la relación entre las coordenadas de la frecuencia y amplitud del espectro en estudio y su respectiva isolínea. En dicha relación, una nube de puntos es generada sobre el mapa de evolución de falla de cada armónico, lo cual representa la tendencia del nivel de falla y hace a la metodología atractiva, dada su fácil interpretación. De igual manera, un modelo de predicción ha sido estimado a partir de la distribución de la nube de puntos de cada mapa de evolución de falla, la cual permite cuantificar la magnitud de la falla.
Este método de diagnóstico ha sido evaluado mediante diferentes conjuntos de datos experimentales desarrollados en este trabajo. En primera instancia, se emplea un primer ensayo para construir los mapas de evolución de una falla en pista exterior, estimar el modelo de predicción y validar la metodología. Posteriormente, los registros de un segundo ensayo fueron empleados para ser evaluados respecto a los mapas de evolución de falla y modelo de predicción ya estimados. De lo cual, los resultados demostraron robustez y precisión de la metodología de diagnóstico propuesta, permitiendo no solo estimar el nivel de falla, sino también las magnitudes del defecto. En base a los resultados, se estima que esta metodología tiene potencial uso dentro de las tareas de diagnóstico y pronóstico del MBC.
ABSTRACT
The increasing industrial development has generated a growing competition between companies, who seek to maximize production and minimize operating costs. This has led to the need for maintenance strategies to ensure the correct and continuous operation of machinery. In the last decade, the application of Condition Based Maintenance (CBM) has increased significantly, as a tool used in the diagnosis and prognosis of equipment condition, especially of the most critical components, such as bearings. It is mainly based on condition monitoring of symptoms that the equipment may experience in the presence of a fault, such as vibration changes. However, the application of this maintenance strategy brings with it two major drawbacks. The first is related to the high level of instrumentation required and, therefore, the high cost of implementing a condition monitoring system. On the other hand, the second one is associated to the failure diagnosis and prognosis techniques, since nowadays it is not only required to identify the characteristics associated to the failures, but also to establish a relation with the corresponding failure level, which is sufficiently robust and easy to interpret.
In view of this situation, the thesis proposes the development of a total condition monitoring system, which contemplates the design and construction of a low-cost data acquisition equipment, and the development of a methodology for the diagnosis and prognosis of the bearing condition, based on the construction of failure evolution maps and prediction models. The main advantage of this monitoring system is the low cost of its implementation and the easy interpretation of the diagnostic results.
Based on these observations, and considering the need for a vibration source, the construction of a bearing test rig is taken as a starting point. Among the main characteristics of the test bench, the ease of change of angular velocity and load has been considered since they are influential magnitudes in the vibration index. Thus, the main objective of this bench is to provide vibration signals that allow the behavior of a bearing to be evaluated in the face of the evolution of a fault in the components that make it up. Based on this, the validation of the proposed recording equipment and the performance of the methodology for diagnosing the condition of the bearings is developed.
Considering the data acquisition process as a key stage in the monitoring tasks, which must be effective and amortizable in a short time. In this work, a low-cost data acquisition system based on Raspberry-Pi is proposed. Among the main features of this equipment, a high sampling rate is observed in the recording of each of its four channels, it is also compact, portable, and together with its remote communication capability, makes it suitable for use in small places, difficult to access and/or centralized or intelligent diagnostic systems. To demonstrate the capability and performance of the proposed recording equipment, two case studies were developed. In the first instance, signals were acquired from a wave generator at known frequencies, where high accuracy and performance of the equipment in identifying the frequency of the signal was observed. Subsequently, a case study was carried out by capturing vibration records of faults induced in rolling elements of a bearing, with five levels of severity (including the normal state), where the behavior of the vibration modes described in the literature was observed. From which, the performance of the proposed equipment, in relation to the acquisition of vibration signal data, was ratified.
In the same line of research, an analysis was carried out to evaluate the influence of the quality and form of the power supply on the performance of the recording equipment, as a function of the máximum sampling frequency and storage time. Among the tests carried out, serial and parallel power connections between the Raspberry-Pi and the data acquisition and conversion card were considered. From which it was estimated that a parallel power supply reduces voltage drops, which significantly influences the data conversion and storage rate.
On the other hand, continuing the progress of the condition monitoring system, a methodology for diagnosis and prognosis of the bearing condition is developed. The main characteristic considered is the development of a practical, reliable, and intuitive methodology, which does not require a great deal of experience on the part of the analyst, and which also solves the tasks of characterizing faults and generating health indicators.
In view of these requirements, the oscillating fundamentals of a rolling bearing are considered as a basis. In this mechanism, the presence of irregularities in the rolling surface causes changes in the contact stresses of the bearing components, which is manifested in their vibration signature as very short pulses, which excite the natural frequencies of the entire structure. Consequently, by implementing conventional data processing techniques such as envelope analysis, such behavior is detected in the vibration signature, establishing the relationship between the magnitude of the irregularity and the amplitude of the generated pulse. Although this technique makes it possible to identify the faulty component through amplitude changes in its characteristic fault frequency and harmonics (envelope spectrum), one of the drawbacks is the lack of criteria to relate it to a fault level. Therefore, the implementation of a tool is required to characterize the evolution of the amplitude of a fault frequency, establishing a direct relationship between the frequency of the faulty component, the amplitude, and the fault level to which it corresponds.
In relation to this need, contour maps are graphical illustrations that make it possible to represent spatial functions, through the implementation of isolines. In this way, each of the isolines will be associated to an amplitude value and will be represented by coordinates in frequency and fault level. From which, the spectra of future bearing states can be evaluated and associated with their respective fault level, by means of the relationship between the frequency and amplitude coordinates of the spectrum under study and its respective isoline. In this relationship, a point cloud is generated over the fault evolution map of each harmonic, which represents the trend of the fault level and makes the methodology attractive, given its easy interpretation. Similarly, a prediction model has been estimated from the distribution of the point cloud of each fault evolution map, which allows quantifying the magnitude of the fault.
This diagnostic method has been evaluated using different experimental data sets developed in this work. In the first instance, a first trial was used to construct the fault evolution maps of an outer track fault, estimate the prediction model, and validate the methodology. Subsequently, the records of a second test were used to be evaluated with respect to the fault evolution maps and prediction model already estimated. From which, the results demonstrated robustness and accuracy of the proposed diagnostic methodology, allowing not only to estimate the level of failure, but also the magnitudes of the defect. Based on the results, it is estimated that this methodology has potential use within the diagnostic and prognostic tasks of the MBC.