Buscar
Cerrar este cuadro de búsqueda.

EVALUACIÓN DE LAS SEÑALES DE VÍDEO PARA LA DETECCIÓN DE FALLOS EN RODAMIENTOS

EVALUACIÓN DE LAS SEÑALES DE VÍDEO PARA LA DETECCIÓN DE FALLOS EN RODAMIENTOS Y ACOPLAMIENTOS EMPLEANDO LA TÉCNICA ESPEJO.

La Universidad Politécnica Salesiana (UPS) sede Cuenca, a través de sus grupos de investigación busca constantemente la vinculación de sus estudiantes con el campo laboral y el uso de tecnologías de punta.

En este contexto el Grupo de Investigación y Desarrollo en Tecnologías Industriales (GIDTEC) viene trabajando desde ya hace varios años en modelos que permitan diagnosticar fallos en rodamientos y acoplamientos en maquinaria rotativa mediante el análisis de vibraciones usando técnicas tradicionales. Resultado de este trabajo el GIDTEC ha logrado publicaciones en revistas de alto impacto a nivel mundial y relaciones de trabajo cooperativo con instituciones públicas y privadas de diferentes partes del mundo.

La empresa mexicana ERBESSD INSTRUMENTS® dedicada a la fabricación de equipos e instrumentos para el monitoreo de la condición. En el contexto internacional mediante un convenio de cooperación con la Universidad Politécnica Salesiana se viene trabajando en el análisis de vibraciones usando técnicas nuevas que no necesita estar en contacto directo con la máquina u equipo a analizar.  

Paso 1 - Identificar el Problema

Análisis de vibraciones sin contacto

Las técnicas de monitoreo de la condición, como son el uso del acelerómetro y emisiones acústicas necesitan estar en contacto con la superficie o máquina a analizar, haciendo de estas técnicas inaccesibles en ciertas ocasiones y complejo al momento de realizar el montaje de los sensores por las condiciones del medio en la que se encuentra la máquina a analizar.  Es por lo que el análisis no invasivo, es una alternativa adecuada para que el usuario pueda realizar el monitoreo de la condición de la maquinaria en tiempo real y sin entrar en contacto con la máquina.

Para el monitoreo de la condición se empleó el dispositivo móvil Samsung Galaxy S20+, en el que el usuario grabó un video y mediante el software DragonVision propiedad de Erbessd Instruments® determinó los espectros característicos asociados a las fallas en los componentes del rodamiento SKF 1207 EKTN9(pista interna, pista externa y elementos rodantes), como en el acoplamiento del banco de vibraciones.

Durante el proceso de selección de Target el usuario en el software identifico las áreas de movimiento, siendo estas áreas en algunos de los casos coincidentes con la sospecha de en donde se estaba produciendo la causa raíz de los modos de falla en estos componentes mecánicos del banco de vibraciones del GIDTEC.

Paso 2 - Aplicar la tecnología

Acondicionamiento para transitorios y procesamiento del video

Ya identificados los objetivos y puntos estáticos, en la pestaña “Análisis” se indica la velocidad de fotogramas a la que fue adquirida el video para proceder a procesar la vibración.

El tiempo total de procesamiento del video en el software DragonVision fue alrededor de 28,25 segundos y el tiempo total de la grabación fue de 3 segundos a 240 fps en FHD. Analizando este punto, el usuario ha invertido menos de 1 minuto en realizar el monitoreo de la condición del banco de vibraciones del GIDTEC.

En la pestaña “Análisis” una vez procesada la vibración el usuario procede a presionar el botón “Mostrar TWF/FFT” que permite visualizar la forma de onda y el espectro de vibración asociado a la condición operativa de la máquina a analizar.

Paso 3- Resultados del monitoreo

Resultados de espectros del monitoreo de la condición en el banco de vibraciones del GIDTEC.   

Los espectros de la señal en condiciones normales adquiridas por el acelerómetro triaxial y los espectros adquiridos mediante señales de video se presentan en la Tabla 1. Es importante destacar que el software DragonVision permite visualizar el espectro en dos canales (horizontal y vertical), en este caso en particular se seleccionará un eje de referencia que posibilita la comparación cuando se implementan los fallos en los elementos mecánicos del banco de vibraciones.

Tabla 1. Comparación de los espectros de vibración en condiciones normales y fallo del banco de vibraciones del GIDTEC.

Paso 4- Identificar la detección de movimiento

Detección de movimiento

Una vez concluido el procesamiento, se llevo a cabo la simulación de detección de movimiento, cuya función permite al usuario conocer la zona que tiene mayor desplazamiento, y por ende facilitar la detección del punto móvil para determinar el espectro de vibración asociado a la falla.

Categorías Sin categoría

Deja un comentario

Thank you, we are going to be in touch soon

Send us your request