Rodamientos

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DETECCIÓN AUTOMÁTICA DEL DESGASTE DE RODAMIENTO

Este artículo describe la metodología para la detección automática y diagnóstico del desgaste en rodamientos. Las técnicas involucradas han sido probadas durante 15 años de uso en una enorme variedad de ambientes, máquinas y tipos de aplicaciones. Las técnicas involucradas en el diagnóstico del desgaste de rodamientos será descrita a detalle ysustentada con una serie de ejemplos gráficos y algunas anotaciones de un reporte de diagnóstico.

Introducción: El desgaste de los elementos rodantes en rodamientos crea una gran variedad de patrones de datos espectrales relacionados con los problemas de una máquina. Por lo que el sistema automático de diagnóstico permite un acercamiento a la la detección del desgaste en rodamientos, y debeser capaz de interpretar una enorme cantidad de patrones de espectros y de diferenciar las causas de fallas en distintas máquinas o causas externas. Aunque el conocimiento de la geometría de los rodamientos, puede ser útil en calcular la frecuencia en que se presentan las fallas, un sistema de diagnóstico versátil debe ser capaz de detectar el desgaste de rodamientos sin requerir de estainformación. En este sistema ambos requisitos han sido satisfechos.

Sumario de técnicas: Los algoritmos automatizados para la detección del desgaste en rodamientos combinan un número de técnicas bien probadas para detectar y confirmar la presencia de los defectos en el rodamiento. Éstos incluyen:

• Normalización de datos
• Extracción automática de picos espectrales
• Análisis espectral• Reglas lógicas para el desgaste de rodamientos
• Demodulación
Cada uno de esos conceptos será repasado y explicado en el siguiente documento con respecto a su contribución en la detección automática del desgaste en los elementos rodantes de rodamientos.

Normalización de datos: Dado que los tonos de los rodamientos en el espectro son no sincrónicos, en otras palabras, no sonmúltiplos integrales de la velocidad de la flecha, lo primero en este negocio es determinar la velocidad de giro del motor y eliminar todos los picos que son sincrónicos. Esto se logra con una rutina de normalización automatizada. Si se conoce la velocidad actual del eje utilizando un tacómetro u otro mecanismo, el algoritmo simplemente utilizará este valor. Si la velocidad es desconocida, lo cual estípico en variables de frecuencia, el algoritmo buscará un pico en la velocidad nominal del equipo más o menos un porcentaje de tolerancia establecido por el usuario. Hasta diez frecuencias forzadas establecidas por el usuario pueden ser utilizadas para la rutina de normalización. Las frecuencias forzadas ayudan a determinar el patrón del espectro esperado y los algoritmos pueden con éxito marcar elpatrón, incluso si algunos picos faltaran incluyendo un fuerte pico perteneciente al rango del eje.

Extracción automática de picos espectrales: Una vez que los datos han sido normalizados, 10 de las frecuencias forzadas establecidas por el usuario son extraídas de cada uno de los espectros. Después, los dos picos más grandes e indefinidos son extraídos de cada espectro. Estos probablemente soncandidatos para tonos de rodamientos. Los datos pueden ser colectados en los tres ejes en dos rangos de frecuencia para cada punto de prueba, dándonos el número total de tonos potenciales de los rodamientos hasta 12 por punto de prueba. Cuando el analista se esfuerza por encontrar los tonos de rodamientos, se usa el mismo proceso. Conociendo los picos se definen y se excluyen los indefinidos,los picos no sincrónicos son considerados como candidatos para tono de rodamiento.

Más allá de las 10 frecuencias forzadas definidas por el usuario, una serie de relacionados serán extraídos y descartados como posibles tonos de rodamiento como se describe a continuación. Esto quiere decir que hay un orden lógico para determinar la probable fuente de un pico y la conclusión es que un tono de...
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