Este artículo describe cómo se pueden analizar los niveles de vibración medidos y las frecuencias de los equipos para comprender la salud de su equipo y sus componentes.
Este artículo asume que ha leído nuestro artículo Introducción a la vibración , que proporciona una introducción fundamental a los niveles y frecuencias de vibración, y cómo se representa esto en una FFT. Este artículo va más allá de ese nivel y analiza otras formas de visualización, como diagramas de cascada y espectrogramas, y cómo interpretarlos.
¿Qué es el análisis de vibraciones?
El análisis de vibración es el proceso de analizar los datos de vibración medidos para comprender si el equipo está experimentando una desviación en su condición. Esta información se puede utilizar para determinar el estado de su equipo y si hay condiciones de falla presentes o inminentes, como problemas de desalineación, flojedad o lubricación.
Se pueden utilizar muchas visualizaciones diferentes de datos de vibración. Proporcionamos tres: el Diagnóstico de forma de onda de tiempo , el Diagrama de cascada interactivo y FFT interactivo . En particular, el Diagnóstico de forma de onda de tiempo incluye visualizaciones de forma de onda y espectrograma.
¿Qué visualización debo usar?
FFT interactivo
Por sí solo, un FFT descompone una señal de vibración en todas sus frecuencias. Por lo tanto, es más útil para analizar la vibración en un punto con gran detalle.
Comprender la velocidad de funcionamiento del equipo (comúnmente mostrada en RPM) puede ser extremadamente útil para analizar una FFT, ya que le permite diferenciar entre frecuencias que son múltiplos de la velocidad de funcionamiento y aquellas que no lo son. Este es un primer paso importante para identificar fallas potenciales.
Por ejemplo, considere un ventilador de tres aspas impulsado por el motor eléctrico de 50 Hz (3000 RPM) de un automóvil. El eje completará una revolución completa 50 veces cada segundo. Si seleccionamos un punto en la carcasa del ventilador, tres aspas del ventilador pasarán por este punto con cada rotación del eje. Esto provoca una fuerza cada vez que pasa una cuchilla que detectamos como vibración. Como tres palas están unidas al eje, se detectará una de estas fuerzas tres veces por rotación del eje, lo que significa que esta fuerza se produce 150 veces por segundo o a 150 Hz (9 000 RPM).
Hay otros tipos de fallas que se presentan en múltiplos de la velocidad de funcionamiento del equipo, como tiempos de aflojamiento, desalineación y problemas con las paletas de la bomba. Para identificarlos fácilmente, puede ordenar-normalizar una FFT, que convierte las frecuencias en Hz o RPM en órdenes de la velocidad del eje. De esta forma, los picos en el espectro ocurren en 1X, 2X y 7X, que son 1 vez, 2 veces y 7 veces la velocidad del eje, respectivamente. El siguiente ejemplo muestra nuestro ventilador de 3 aspas con el orden del espectro de vibración normalizado para mostrar la vibración a 50 Hz (1X) y 150 Hz (3X).
Sin embargo, si con el tiempo la FFT cambia a la siguiente FFT, se pueden sacar ciertas conclusiones.
Como puede ver, la amplitud de la vibración registrada aumentó a una y tres veces la velocidad de funcionamiento de la máquina. Dado que sabemos que estas frecuencias se relacionan con la velocidad de nuestro eje y la cantidad de aspas de nuestro ventilador, si no hay otros cambios en el espectro, podríamos concluir que este aumento se debe a una acumulación de polvo en una de las aspas del ventilador. Este aumento de peso aumentará la magnitud de la vibración registrada cada vez que el ventilador gira siendo 1x la velocidad de funcionamiento. Este es un ejemplo simplificado y FFT; sin embargo, puede aplicar los mismos procesos a datos de vibración más complejos.
La identificación de la velocidad de funcionamiento del equipo es, por lo tanto, muy importante. Por lo general, podrá obtener la velocidad de ejecución del equipo de su sistema de control o de la placa de identificación del equipo. Si no tiene acceso a esta información, normalmente puede deducir la velocidad de funcionamiento a partir de la frecuencia de la fuente de alimentación principal. En Australia, usamos 50 Hz, por lo que la mayoría de nuestros activos funcionan a alrededor de 50 Hz, o la mitad, según el motor. Por lo tanto, es probable que el activo funcione con 50 Hz como su velocidad de ejecución base (1x). En Estados Unidos, la red eléctrica se suministra a 60 Hz, por lo que los equipos generalmente funcionan alrededor de 30 o 60 Hz. Si observa su FFT, el primer pico importante que vea debería aparecer alrededor de una de estas frecuencias. Ciertos componentes como VSD, transmisiones por correa y cajas de cambios cambian la velocidad del eje,
Una vez identificado, puede usar nuestra función de marcador armónico, que se analiza con más detalle aquí , para resaltar qué partes del espectro son múltiplos de la velocidad del eje. Alternativamente, puede calcular los múltiplos de la velocidad del eje dividiendo la frecuencia por la velocidad de funcionamiento de la máquina.
Diagnóstico de forma de onda de tiempo
Alternativamente, el diagnóstico de forma de onda de tiempo es muy útil para identificar problemas transitorios con la operación que pueden no estar presentes durante la recolección regular de muestras de vibración.
Esto se debe a que le permite visualizar la vibración del equipo durante los últimos tres días y, por lo tanto, comprender los cambios diarios en la vibración, como los cambios en la intensidad de los picos. También puede escuchar el sonido de su máquina, que a menudo hace evidentes problemas como dientes de engranajes astillados.
Siguiendo el ejemplo anterior, utilizando la FFT, pudimos identificar la velocidad rotacional de ralentí del motor de 150 Hz en un punto en el tiempo. Sin embargo, no pudimos identificar cómo la frecuencia de vibración del motor puede cambiar a lo largo de un período de funcionamiento. Por ejemplo, ¿cómo cambia la vibración si el automóvil se enciende, se pone en ralentí, se acelera, se vuelve a poner en ralentí y luego se apaga?
Aquí es donde un espectrograma es particularmente útil. Un espectrograma es una vista bidimensional de todas las FFT que hemos recopilado, apiladas una al lado de la otra, donde la amplitud de cada frecuencia se diferencia mediante una escala de colores. A continuación se muestra un espectrograma del mismo vehículo que el anterior.
Fuente: https://blog.endaq.com/vibration-analysis-fft-psd-and-spectrogram
A partir de este espectrograma, se puede determinar que el motor está apagado de 0 a 10 segundos antes de permanecer inactivo (30 Hz) de 10 a 20 segundos antes de acelerar a diferentes frecuencias de 20 a 40 segundos y luego finalmente de 40 a 50 segundos en ralentí antes de apagarse. apagado.
Los espectrogramas son una herramienta poco utilizada en el análisis de vibraciones, ya que la frecuencia de recopilación de datos es generalmente demasiado baja para que sean útiles. Sin embargo, como FitMachine recopila datos de vibración cada 15 minutos, esta es una excelente herramienta para comprender cómo cambia el funcionamiento de su equipo a lo largo del día o de la semana.
Parcela Cascada
Por último, para comprender las tendencias a largo plazo y los cambios en la vibración de un equipo y cómo se ha desviado de su estado de funcionamiento "normal", puede utilizar el diagrama de cascada. Los gráficos en cascada muestran múltiples FFT a lo largo del tiempo y, por lo tanto, le permiten comparar los datos de frecuencia y amplitud recopilados para comprender qué es normal y qué es una desviación anormal. Esto se puede utilizar para determinar qué parte de la máquina no funciona según lo previsto. Los diagramas de cascada se han utilizado como herramientas valiosas en el análisis de vibraciones durante décadas y muestran el cambio en la presencia y amplitud de los picos.
Por ejemplo, siguiendo con el ejemplo, un diagrama de cascada puede visualizar cómo varía el estado del motor de un mismo automóvil con el tiempo. El diagrama de cascada es similar al espectrograma, excepto que muestra las FFT en tres dimensiones, mientras que el espectrograma es una vista de arriba hacia abajo de un diagrama de cascada. Si tuviera que recopilar varias FFT durante la duración del arranque del automóvil y luego trazar los resultados, generaría la siguiente cascada.
Fuente: https://lost-contact.mit.edu/afs/inf.ed.ac.uk/group/teaching/matlab-help/R2016b/signal/examples/order-analysis-of-a-vibration-signal. html
A partir de este gráfico en cascada, al examinar la frecuencia de 30 Hz, se puede determinar que el automóvil tarda aproximadamente 3 segundos en alcanzar un estado inactivo (amplitud RMS de 3) después de encenderse. El automóvil permanece inactivo desde la marca de 3 a 5 segundos, donde la frecuencia de 30 Hz permanece constante, mientras que algunas frecuencias más altas (por ejemplo, 50 Hz, que alcanza la amplitud RMS de 7) aumentan debido al aumento del ruido/parloteo en el motor. Luego, el automóvil se apaga aproximadamente a los 5 segundos cuando todas las frecuencias tienden a cero.
Por lo tanto, al usar estas tres visualizaciones, puede determinar si una máquina requiere mantenimiento para aumentar la eficiencia o evitar que una falla se convierta en una falla.
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