Identificación de problemas de rodamientos con demodulación de aceleración

La demodulación de aceleración (gD) es una técnica útil para cualquiera que busque identificar un defecto existente en un rodamiento. De hecho, cuando este tipo de tecnología se utiliza correctamente, hay pocas razones por las que un equipo rotativo, como un motor, una bomba, un ventilador, un compresor o una caja de cambios, falle sin previo aviso. Si bien la mayor fortaleza de la demodulación radica en su capacidad para identificar el estado de los cojinetes de los elementos rodantes, también es una herramienta valiosa para identificar la eficacia de la lubricación y el engrane inadecuado de los engranajes.

Historia

El nacimiento de la demodulación comercial comenzó efectivamente a mediados de la década de 1980 con la técnica Spike Energy de IRD Mechanalysis, que inicialmente solo proporcionó una medición de vibración general. Después de que la empresa hiciera un seguimiento con su medición Spike Energy Spectrum, otras empresas de vibraciones buscaron rápidamente desarrollar sus propias soluciones debido a los beneficios que los usuarios finales podrían obtener en sus esfuerzos por identificar problemas relacionados con las máquinas que podrían causar tiempos de inactividad no planificados.

Desde las unidades de condición de rodamientos (BCU) hasta la envolvente de alta frecuencia (HFE), la envolvente de aceleración (gE) y ahora la demodulación de aceleración, todas han funcionado bien, aunque se usaron ligeras variaciones para obtener resultados similares. Algunas versiones usaban un filtro de paso alto o de paso de banda múltiple (BP), mientras que otras tuvieron éxito usando solo un filtro de paso alto (con el Fmax actuando como filtro de paso bajo). La rectificación de la señal también forma parte de esta técnica de análisis de vibraciones, y las empresas utilizan circuitos de rectificación de media onda frente a los de onda completa. Lo único que todas estas técnicas tienen en común es que produjeron resultados positivos, pero como técnica de procesamiento de señales, se deben considerar varios factores para obtener buenos resultados:

¿A través de cuántos materiales diferentes viaja la señal para llegar al sensor? La distancia entre el sensor y el rodamiento/engranaje defectuoso afectará los resultados, específicamente las amplitudes.

¿Está montado con un espárrago roscado (que ofrece el rango de medición dinámico más amplio) o el sensor está montado usando otro método?

Algunos filtros pueden ocultar la señal del defecto al filtrar la energía del defecto, mientras que otros pueden permitir que se capture la señal del defecto.

Una descripción general simplificada del proceso gD es la siguiente (Imagen 1): aplique un filtro de paso alto a la forma de onda de aceleración sin procesar para eliminar las frecuencias más bajas. A continuación, rectifique la señal restante. Luego, aplique un filtro de paso bajo (el Fmax para la medición) y realice un análisis de transformación rápida de Fourier (FFT) en la forma de onda resultante.

Los siguientes estudios de casos muestran cómo se utilizó la demodulación de aceleración para identificar rodamientos defectuosos en una variedad de entornos de fabricación.

Caso de Estudio No. 1: Cojinete Defectuoso en un Motor Crítico

gD confirma un defecto en un cojinete en el motor crítico de una planta de fabricación lo suficientemente pronto como para proporcionar un plazo de entrega de cinco meses antes de la parada de reparación programada previamente en agosto. En este caso, la combinación de muchas mediciones producidas por el sistema de monitoreo de condición empleado por el fabricante, un sistema microelectromecánico inalámbrico (MEMS) que brinda 180 lecturas por mes para seis parámetros de vibración diferentes, junto con gráficas de tendencias constantes, le dio al usuario final la confianza para continuar operando el activo crítico hasta la interrupción planificada. Debido a la identificación del defecto y la criticidad del motor, las piezas de repuesto estaban en el sitio y el equipo de mantenimiento de la planta estaba listo para cambiar la máquina en caso de que su condición se degradara significativamente antes del tiempo de inactividad planificado.

Gracias a las múltiples mediciones diarias del sistema de monitoreo de condición, así como a la tecnología de demodulación, se pudo eliminar la necesidad de respuestas 24/7 a las alarmas sobre el balance de los activos de la planta con rodamientos. En este caso, los picos de la carrera exterior de frecuencia de paso de bola (BPFO) fueron evidentes en la medición demodulada, así como en la FFT de aceleración. Esto suele ser una indicación de un nivel avanzado de defecto en el rodamiento.

Caso de Estudio No. 2: Motor Eléctrico de 3,000 hp

Se empleó un motor eléctrico de 3000 caballos de fuerza (hp) que se utiliza para hacer girar un ventilador grande a 890 rotaciones por minuto (rpm) para realizar una prueba beta de un sistema de monitoreo de condición inalámbrico. Aunque solo se capturó un segundo de datos antes de que el motor se apagara para su reparación (se tomaron muestras exhaustivas), esto proporcionó suficiente información para posprocesar la forma de onda de tiempo (TWF) en un espectro gD. La capacidad de posprocesar los datos almacenados fue clave para identificar el problema que afectaba al motor. El espectro gD indicaba claramente un BPFO en el rodamiento 6332, que correspondía a la foto del rodamiento defectuoso.

Estudio de caso n.° 3: Cojinetes de pantalla vibratoria

Un usuario no tenía monitoreo en línea de sus pantallas vibratorias críticas. Cuando fallan, estas máquinas presentan serios peligros para la seguridad, así como un tiempo de inactividad significativo y costoso para el operador. Para solucionar estos problemas, el usuario decidió instalar un sistema inalámbrico basado en sensores para esta aplicación y los resultados fueron excepcionales. Los sensores están diseñados para soportar las fuerzas g extremadamente altas inherentes a este entorno operativo extremadamente desafiante. Un sensor con cable tradicional ha tenido dificultades para durar en esta aplicación.

La parte interesante de la gráfica (Imagen 2) es la insensibilidad de la medición de la velocidad de vibración a la energía del defecto del rodamiento en la gráfica de tendencia de la velocidad (sección superior). La energía del defecto del rodamiento se captura claramente en el gráfico de tendencia gD (sección central).

El defecto empeoró durante un período de tres días, pero el sistema de monitoreo de condición lo detectó fácilmente y recopila seis conjuntos de mediciones cada cuatro horas por día. Aunque tres días es un aviso previo bastante corto, el equipo de mantenimiento pudo planificar el tiempo de inactividad, asegurarse de que las piezas y el personal estuvieran en el sitio y ejecutar el mantenimiento necesario al menor costo posible para la instalación.

gD usando sensores MEMS (así como acelerómetros piezoeléctricos estándar) sigue siendo un método confiable y preciso para identificar problemas relacionados con rodamientos. gD puede ayudar a identificar el estado y la condición de los rodamientos, independientemente de la velocidad y la carga. Si bien la velocidad y la carga pueden tener un efecto sobre la amplitud en este tipo de mediciones, si existe un defecto en la pista de rodadura de un rodamiento o en un elemento rodante, gD identificará el problema específico (p. ej., defecto en la pista exterior o interior del rodamiento, etc.) . Estos pueden ser datos valiosos para realizar un análisis de falla de causa raíz (RCFA) para eliminar la recurrencia de un defecto particular y repetible. Si una máquina presenta regularmente un defecto en la pista interna, quizás esto indique un problema de carcasa o ajuste. Alternativamente, tal vez los procesos de montaje de cojinetes de la instalación deban ser refinados, o tal vez la redondez del eje sea un problema. Conocer los detalles detrás del origen de un defecto puede ayudar en el proceso de RCFA.

Además, gD suele ser una herramienta de identificación temprana que se puede utilizar para gestionar la planificación y programación de reparaciones. Una vez que un defecto también es visible en una FFT de aceleración o velocidad estándar, ha avanzado hasta el punto en que el ciclo de reparación debe acortarse para mitigar la posibilidad de un tiempo de inactividad no planificado y costoso.

Frank Mignano es gerente de monitoreo de condición para las Américas de Schaeffler Group USA Inc. Para obtener más información, visite schaeffler.com.