Resumen

En este trabajo se presenta una metodología para detectar fallas incipientes en máquinas rotatorias. La metodología está basada en el análisis de cicloestacionariedad, la cual está presente en las señales de vibración generadas por máquinas rotatorias. De particular interés son las componentes cicloestacionarias de segundo orden y de órdenes superiores, puesto que contienen información relevante, que puede ser usada para detección temprana de fallas en rodamientos y transmisiones de engranajes. La primera etapa de la metodología consiste en la separación de las componentes de primer orden de la señal de vibración, para posteriormente centrar el análisis en la señal residual, la cual contiene las componentes ciclostacionarias de órdenes superiores. Luego, la señal residual es digitalmente filtrada y demodulada, considerando el rango de frecuencia de mayor importancia. Finalmente, la señal residual demodulada es autocorrelacionada, obteniendo una señal donde las componentes espectrales generadas por la presencia de una posible falla localizada pueden ser efectivamente detectadas. La metodología es validada analizando mediciones experimentales de vibraciones para dos casos particulares. El primero es la detección de una grieta en uno de los dientes de un sistema de transmisión y, el segundo, la detección de una picadura en la pista interna de un sistema de rodamientos. Los resultados muestran que el método propuesto para el monitoreo de condición de máquinas rotatorias es una herramienta útil en las tareas de diagnóstico de fallas, el cual complementa los análisis con técnicas de diagnóstico tradicionales.

INTRODUCCIÓN

Las señales vibratorias generadas por máquinas rotativas pueden considerarse como procesos no estacionarios que presentan variaciones periódicas (es decir, cíclicas) en el dominio del tiempo en algunos de sus estadísticos [1], lo que constituye una característica principal de ese tipo de señales denominadas ciclostacionarias. Se dice que una señal vibratoria x(t) es ciclostacionaria de enésimo orden con periodo Τ si existe su momento de enésimo orden y es periódica en el dominio del tiempo con el periodo Τ. Ejemplos típicos de señales de vibración de primer orden (FOP) son generados por máquinas rotativas con acoplamientos desalineados y/o rotores desequilibrados, mientras que, las señales vibratorias moduladas generadas por mecanismos de desgaste, fricción y fuerzas de impacto son algunos ejemplos de procesos de periodicidad de segundo orden (SOP). Para analizar las señales FOP y extraer la información necesaria para las tareas de detección de fallos, el análisis espectral clásico es una herramienta adecuada y práctica que puede utilizarse para la mayoría de estos casos. Sin embargo, cuando hay que analizar señales SOP (por ejemplo, señales con modulaciones de amplitud y/o frecuencia), el análisis debe llevarse a cabo utilizando herramientas más sofisticadas, para poder identificar variaciones en las estadísticas de las señales, que contengan información significativa del sistema analizado [2].

• Materias:Diagnóstico de fallas Compresión de señales Máquinas
• Subjects:Fault diagnosis Signal compression Machines
• Palabras claves:Análisis de cicloestacionariedad, diagnóstico de fallas, análisis de vibraciones, monitoreo de condición.
• Keywords: Cyclostationary analysis, fault diagnosis, vibration analysis, condition monitoring.