Análisis detallado de los datos de vibración
Mediciones de vibración en el dominio temporal y lo que nos dicen
En la era de la Industria 4.0, en la que las fábricas inteligentes y la automatización avanzada están transformando el panorama industrial, el mantenimiento predictivo se ha convertido en un componente crucial de la manufactura moderna. El análisis de vibraciones en el dominio temporal desempeña un papel vital para permitir el mantenimiento predictivo, ya que proporciona información crítica sobre la condición y el rendimiento de la máquina. Este artículo explorará la importancia del análisis de vibraciones en el dominio temporal, la información que proporciona, las mejores prácticas para su implementación y su papel en la creación de un sistema de mantenimiento predictivo para la Industria 4.0.
Análisis de vibraciones en el dominio temporal y su importancia
Las máquinas que tienen componentes giratorios como motores, cajas de engranajes, etc. tienen su propia firma de vibración, que es una combinación de la de los componentes individuales. Existen límites estándar para estas vibraciones en función del tipo de máquina y, a medida que aumenta la amplitud de las vibraciones, esto indica problemas como desequilibrio, holgura/deformación, desgaste de los rodamientos, etc. Por lo general, las vibraciones se producen en función del tiempo; sin embargo, un análisis más detallado también puede examinar sus componentes de frecuencia individuales:
La vibración en el dominio temporal es la vibración global de la máquina. Es lo que se siente al poner la mano sobre la máquina y es la combinación de las vibraciones de cada componente individual.
La vibración en el dominio de la frecuencia aísla cada uno de los componentes individuales. Esto permite localizar las fuentes de defectos antes de que la máquina falle de forma catastrófica y sustituir sólo el componente defectuoso.
1. -Detección y prevención temprana de fallos
El análisis de vibraciones en el dominio temporal es esencial para la detección y prevención temprana de fallos en sistemas mecánicos. Mediante la monitorización y el análisis continuos de las señales de vibración de la maquinaria en el dominio temporal, pueden detectarse cambios sutiles en su comportamiento. Estos cambios pueden indicar la aparición de fallos potenciales, como desalineación, desequilibrio o desgaste de los rodamientos. La identificación temprana de estos problemas permite al personal de mantenimiento intervenir antes de que se produzca un fallo, garantizando el funcionamiento continuado de los equipos críticos.
2.- Mejora de la seguridad y fiabilidad de la maquinaria
La capacidad de detectar y prevenir fallos antes de que se conviertan en problemas más graves contribuye a un entorno de trabajo más seguro y aumenta la fiabilidad de la maquinaria. Esto es especialmente importante en industrias en las que los fallos de los equipos pueden suponer riesgos significativos para el personal o el medio ambiente. El análisis de vibraciones en el dominio temporal ayuda a mantener la integridad de la maquinaria, reduciendo la probabilidad de fallos inesperados y garantizando que los sistemas funcionen al máximo rendimiento.
3.- Reducción de los tiempos de inactividad y los costes de mantenimiento
Los fallos inesperados de los equipos pueden provocar costosos tiempos de inactividad, especialmente en los procesos de fabricación de alto rendimiento. El análisis de vibraciones en el dominio del tiempo permite a las empresas minimizar los tiempos de inactividad imprevistos detectando los fallos antes de que provoquen averías catastróficas. Al identificar y tratar los fallos de la máquina a tiempo, se pueden reducir los costes de mantenimiento asociados a reparaciones y sustituciones de componentes. Este enfoque proactivo del mantenimiento también puede prolongar la vida útil de la maquinaria, maximizando el retorno de la inversión.
Información proporcionada por el análisis de vibraciones en el dominio del tiempo
1.- Representación y características de las señales temporales
En el análisis de vibraciones en el dominio temporal, las vibraciones se registran como señales temporales, que representan la amplitud de la vibración en función del tiempo. Estas señales pueden medirse utilizando diversos sensores, como acelerómetros o transductores de desplazamiento. Las características clave de la señal de vibración en el dominio del tiempo incluyen la amplitud, la frecuencia y la fase, que proporcionan información sobre la naturaleza y el comportamiento del sistema mecánico.
2.- Análisis del historial temporal
El estudio del historial temporal de la señal de vibración puede revelar información importante sobre el comportamiento dinámico del sistema. El análisis del historial de la señal en el tiempo consiste en examinar la forma de onda a lo largo del tiempo para identificar características como la respuesta transitoria, la respuesta en estado estacionario y la resonancia. Estas características pueden ayudar a diagnosticar posibles problemas o predecir el rendimiento del sistema en distintas condiciones de funcionamiento.
3.- Análisis de la forma de onda en el dominio temporal
Al analizar la forma de la onda, se pueden identificar tipos específicos de vibraciones, como sinusoidales, aleatorias o impulsivas. Esta información puede utilizarse para diagnosticar problemas o predecir el rendimiento del sistema. Por ejemplo, una forma de onda sinusoidal puede indicar un sistema bien equilibrado, mientras que una forma de onda impulsiva podría sugerir la presencia de un fallo mecánico, como un defecto en un cojinete o un componente suelto.
Prácticas recomendadas para el análisis de vibraciones en el dominio temporal
Selección de sensores y sistemas de adquisición de datos adecuados
El éxito del análisis de vibraciones en el dominio del tiempo depende en gran medida de la calidad de los datos recopilados. Por lo tanto, es crucial seleccionar los sensores apropiados, como acelerómetros, sensores de velocidad o transductores de desplazamiento, basándose en los requisitos específicos del sistema mecánico que se está monitorizando. Además, un sistema de adquisición de datos adecuado que proporcione datos precisos, fiables y de alta resolución es esencial para un análisis eficaz.
Hoy en día, una de las mejores opciones a la hora de seleccionar el tipo de sensor sería un sensor piezoeléctrico o MEMS como el sensor de vibración industrial NCD. Ofrece una gran granularidad de datos y múltiples modos de funcionamiento, además de una buena precisión. Al mismo tiempo, su batería de hasta 10 años de duración y sus capacidades inalámbricas facilitan su instalación y mantenimiento.
Una característica adicional que se consideraría imprescindible para un sistema de supervisión de la Industria 4.0 sería la capacidad de transferir de forma inalámbrica los datos de medición y reenviarlos a una plataforma basada en red/nube. Esto simplifica el despliegue, reduce el tiempo de instalación y proporciona un método para agregar, retener y manipular los datos de manera eficiente.
Los sensores NCD admiten diversos protocolos inalámbricos como LoRaWAN, DigiMesh, Wi-Fi, etc. Esto permite montarlos sin las restricciones introducidas por el cableado o la necesidad de conectarlos a dispositivos secundarios de procesamiento de datos.
Establecimiento de valores de referencia y umbrales de rendimiento
El desarrollo de una comprensión global de las condiciones normales de funcionamiento de un sistema mecánico es esencial para un análisis eficaz de las vibraciones en el dominio del tiempo. El establecimiento de valores de referencia para los parámetros de vibración, como la amplitud, la frecuencia y la fase, ayuda a identificar las desviaciones del funcionamiento normal que pueden indicar fallos potenciales. Además, la definición de umbrales de rendimiento para estos parámetros permite la detección temprana de problemas y proporciona directrices claras sobre cuándo deben tomarse medidas de mantenimiento.
Se pueden utilizar las siguientes directrices generales sobre vibraciones como referencia para evaluar el rendimiento del sistema para los valores de aceleración y velocidad:
Excelente estado, No requiere ninguna acción. | ≤0.01g & ≤0.5mm/sec |
Buen estado, No se requiere ninguna acción a menos que la máquina sea ruidosa o funcione a una temperatura anormal. | ≤0.35g & ≤0.8mm/seg |
Estado aceptable, no es necesario intervenir a menos que la máquina haga ruido o funcione a una temperatura anormal. | ≤0.5g & ≤2.0mm/seg |
Condición áspera, se requiere una posible acción si la máquina es ruidosa, y también comprobar la temperatura del rodamiento. | ≥0.75g & ≤5mm/sec |
Condiciones Muy Rudas, mayor análisis y ver si continúa. Además, compruebe el ruido y la temperatura. | ≥1.0g ≤7.5mm/seg |
Nivel de Peligro, definitivamente hay un problema en la máquina o instalación. Compruebe la temperatura Registro. | ≥1,5g & ≤12,0mm/seg |
Apague la máquina inmediatamente y busque las posibles causas. Llame a un técnico para su reparación inmediata. | ≥2.5g & ≤18mm/seg |
Para maquinaria pesada estas lecturas podrían ser de 1,5 veces a 2 veces más que las indicadas anteriormente.
Desarrollar un proceso estructurado de análisis e interpretación de datos
La línea de sensores de vibración NCD viene con FFT incorporado con el fin de entregar datos listos para el dominio de frecuencia para la evaluación directa de posibles fallos en componentes específicos basados en los espectros de medición.
Todos los sensores inalámbricos NCD funcionan con las plataformas más populares como Node-RED, AWS IoT Core, GCP IoT Core, Azure IoT, Ubidots, etc. La integración del análisis del dominio temporal con otras técnicas de diagnóstico es posible, ya que existe la opción de enviar los datos en bruto o pre-procesados a una plataforma local o basada en la nube para evaluarlos y mostrarlos en un formato legible por humanos.
Conclusión
El análisis de vibraciones en el dominio temporal es una potente herramienta para comprender el comportamiento de las máquinas y detectar posibles fallos antes de que provoquen averías catastróficas. Al implementar el análisis en el dominio del tiempo en el contexto de la Industria 4.0, las organizaciones pueden crear sólidos sistemas de mantenimiento predictivo que minimicen el tiempo de inactividad, reduzcan los costes y mejoren la seguridad y fiabilidad de su maquinaria. A medida que el panorama industrial siga evolucionando, el análisis de vibraciones en el dominio temporal seguirá siendo una piedra angular de las estrategias eficaces de mantenimiento predictivo para las fábricas del futuro.
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