ES2932972T3 - Procedimiento y sistema para estimar el desgaste de una máquina giratoria que comprende un cojinete - Google Patents

Procedimiento y sistema para estimar el desgaste de una máquina giratoria que comprende un cojinete Download PDF

Info

Publication number
ES2932972T3
ES2932972T3 ES20203226T ES20203226T ES2932972T3 ES 2932972 T3 ES2932972 T3 ES 2932972T3 ES 20203226 T ES20203226 T ES 20203226T ES 20203226 T ES20203226 T ES 20203226T ES 2932972 T3 ES2932972 T3 ES 2932972T3
Authority
ES
Spain
Prior art keywords
signal
measured
bearing
interval
data set
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
ES20203226T
Other languages
English (en)
Inventor
Diego Tobon-Mejia
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Alstom Transport Technologies SAS
Original Assignee
Alstom Transport Technologies SAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=70008607&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=ES2932972(T3) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Alstom Transport Technologies SAS filed Critical Alstom Transport Technologies SAS
Application granted granted Critical
Publication of ES2932972T3 publication Critical patent/ES2932972T3/es
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/02—Gearings; Transmission mechanisms
    • G01M13/028—Acoustic or vibration analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
    • G01H1/003—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of rotating machines
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/04—Bearings
    • G01M13/045—Acoustic or vibration analysis

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

Este método comprende etapas que consisten, en primer lugar, en medir (102) las vibraciones de una máquina rotativa durante su funcionamiento, por medio de un sensor de vibraciones. Luego, de la señal medida por dicho sensor, extraer (106, 108) automáticamente, por medio de un dispositivo electrónico de detección, una primera señal representativa de componentes de un primer intervalo de frecuencia de la señal de vibración medida y una segunda señal representativa de un segundo intervalo de frecuencias de la señal de vibración medida. Luego, a partir de la primera señal, calcular (110) un primer conjunto de datos pertenecientes a un dominio de tiempo de la primera señal y extraer (114) primeros elementos de cálculo de los mismos. Luego, a partir de la segunda señal, calcular (112) un segundo conjunto de datos pertenecientes a un dominio de frecuencia de la segunda señal y extraer (116) segundos elementos de cálculo de allí. Finalmente, (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Procedimiento y sistema para estimar el desgaste de una máquina giratoria que comprende un cojinete
La presente invención se refiere a un procedimiento para estimar el desgaste de una máquina giratoria que comprende un cojinete. La presente invención también se refiere a un sistema mecánico que comprende una máquina giratoria que comprende al menos un cojinete, así como un dispositivo electrónico de detección previsto para poner en práctica este procedimiento.
La presente invención se refiere al campo de la detección de fallos y del mantenimiento predictivo, particularmente aplicados a los cojinetes colocados en máquinas giratorias.
Las máquinas giratorias, por ejemplo, los motores eléctricos, pueden estar dotadas de cojinetes, tales como cojinetes de bolas o de rodillos, que garantizan el movimiento relativo de rotación entre dos piezas de dichas máquinas. No obstante, los cojinetes tienen una vida útil limitada, concretamente, debido a las vibraciones inducidas por los movimientos de la máquina.
Cuando un cojinete llega al final de su vida útil, cede, lo cual puede provocar problemas, tales como la rotura de piezas de la máquina y heridas a los operarios. Por tanto, es necesario controlar, durante todo su funcionamiento, la salud de los cojinetes, con el fin de saber cuándo detener la máquina y cambiar de manera preventiva el cojinete, para evitar llegar a la rotura del cojinete.
El documento EP-2 365 310-B1 prevé un método y un sistema para detectar los daños del cojinete de bolas desde su aparición. Para ello, un primer sensor de partículas está dispuesto en el sistema para estimar la cantidad de residuos expulsada en el aceite por el cojinete defectuoso. El sensor almacena la información, de manera que se memoriza la cantidad de partículas expulsadas en el tiempo. Por tanto, pueden determinarse unos primeros indicadores de condición basados en los residuos presentes en el aceite del cojinete. Estos primeros indicadores se complementan mediante segundos indicadores basados en las vibraciones del cojinete.
No obstante, esta solución no permite disponer de una evaluación fiable de la salud del cojinete. Además, los indicadores calculados no siempre son fáciles de aprovechar y analizar.
El documento WO 02/073150 A2 prevé un método para analizar las vibraciones emitidas por una máquina giratoria.
No obstante, este método conduce a un análisis simple de las vibraciones emitidas por la máquina giratoria y, por tanto, no es satisfactorio para detectar todos los defectos que pueden producirse en una máquina giratoria.
Son estos inconvenientes los que la invención pretende, más particularmente, remediar, proponiendo un procedimiento y un sistema mejorados para detectar el desgaste de un cojinete asociado a una máquina giratoria.
Para ello, la invención se refiere a un procedimiento que comprende etapas que consisten, en primer lugar, en una etapa a) de medir las vibraciones de la máquina giratoria durante su funcionamiento, por medio de un sensor de vibraciones. En una etapa b), una primera señal representativa de componentes de un primer intervalo de frecuencias de la señal de vibraciones medida, y una segunda señal representativa de un segundo intervalo de frecuencias de la señal de vibraciones medida, se extraen automáticamente a partir de la señal medida por dicho sensor, por medio de un dispositivo electrónico de detección. A continuación, en una etapa c), se calcula un primer conjunto de datos pertenecientes a un dominio de tiempo de la primera señal, a partir de la primera señal, y se extraen a partir del mismo, unos primeros elementos de cálculo. Después, en una etapa d), a partir de la segunda señal, se calcula un segundo conjunto de datos pertenecientes a un dominio de frecuencia de la segunda señal, y se extraen a partir del mismo, unos segundos elementos de cálculo. Finalmente, en una etapa e), se determina un índice de salud del cojinete, a partir de cada uno de los elementos de cálculo extraídos. Además, la señal medida es una señal de aceleración representativa de las vibraciones medidas; el primer conjunto de datos comprende una velocidad de las vibraciones medidas, el segundo conjunto de datos comprende la envolvente de un espectro de la aceleración de la señal medida, y, durante la etapa e), se calcula una distancia estadística con respecto a un conjunto de datos de referencia para cada uno de los elementos de cálculo extraídos
Gracias a la invención, la disociación de la señal medida, en función de las frecuencias, permite aislar las frecuencias útiles para el cálculo del primer conjunto de datos, con respecto al dominio de tiempo, y de las frecuencias útiles para el cálculo del segundo conjunto de datos, con respecto al dominio de frecuencia. Esto permite calcular un índice de salud, que puede aprovecharse más fácilmente, y de manera más útil, para el mantenimiento predictivo.
Según aspectos ventajosos, pero no obligatorios, de la invención, un procedimiento de este tipo puede incorporar una o varias de las siguientes características, tomadas según cualquier combinación técnicamente admisible:
- El primer intervalo es el intervalo de [10 Hz, 1 kHz] y el segundo intervalo es el intervalo de [10 Hz, 10 kHz].
- El cálculo de la segunda señal comprende un análisis ciclo-estacionario en donde se analiza la coherencia cíclica del espectro de la segunda señal, y cuyo resultado es la envolvente del espectro de la aceleración de la señal medida.
- Los primeros elementos de cálculo comprenden al menos un elemento, elegido de los siguientes elementos: una media cuadrática del primer conjunto de datos, una media cuadrática de la señal medida; y los segundos elementos de cálculo comprenden al menos una media cuadrática de armónicos del segundo conjunto de datos asociados a una frecuencia predefinida de fallo del cojinete.
- La etapa e) comprende una extrapolación, que comprende el cálculo de al menos un valor futuro del índice de salud, a partir de al menos una parte de los índices de salud calculados anteriormente, y la estimación de la vida útil restante del cojinete, comparando dicho al menos un valor futuro del índice de salud, con al menos un límite predefinido.
- El procedimiento comprende la emisión de una alerta por el dispositivo de detección, si el índice de salud supera uno de dichos valores límites predefinidos.
- La distancia estadística es una distancia que separa los elementos de cálculo extraídos del conjunto de datos de referencia, concretamente, una distancia de Mahalanobis.
- Las etapas a) a e) se ponen en práctica periódicamente con una periodicidad predefinida.
La invención también se refiere a un sistema mecánico que comprende una máquina giratoria, que comprende un árbol y al menos un cojinete montado en este árbol, un sensor de vibraciones para medir las vibraciones de la máquina giratoria, y un dispositivo electrónico de detección para detectar un defecto del cojinete. El dispositivo electrónico de detección está programado para, en una etapa a), medir las vibraciones de la máquina giratoria durante su funcionamiento, por medio del sensor de vibraciones. En una etapa b), una primera señal representativa de componentes de un primer intervalo de frecuencias de la señal de vibraciones medida, y una segunda señal representativa de un segundo intervalo de frecuencias de la señal de vibraciones medida, se extraen automáticamente a partir de la señal medida por dicho sensor. A continuación, en una etapa c), se calcula un primer conjunto de datos pertenecientes a un dominio de tiempo de la primera señal, a partir de la primera señal, y se extraen a partir del mismo, unos primeros elementos de cálculo. Después, en una etapa d), se calcula un segundo conjunto de datos pertenecientes a un dominio de frecuencia de la segunda señal, a partir de la segunda señal, y se extraen a partir del mismo, unos segundos elementos de cálculo. Finalmente, en una etapa e), se determina un índice de salud del cojinete a partir de cada uno de los elementos de cálculo extraídos. Además, la señal medida es una señal de aceleración representativa de las vibraciones medidas; el primer conjunto de datos comprende una velocidad de las vibraciones medidas, y el segundo conjunto de datos comprende la envolvente de un espectro de la aceleración de la señal medida, y, durante la etapa e), se calcula una distancia estadística con respecto a un conjunto de datos de referencia, para cada uno de los elementos de cálculo extraídos.
La invención se comprenderá mejor, y otras ventajas de la misma se desprenderán más claramente, a la vista de la siguiente descripción de un procedimiento para estimar el desgaste de una máquina giratoria que comprende al menos un cojinete, y de un sistema mecánico que comprende un dispositivo electrónico de detección previsto para poner en práctica este procedimiento para estimar el desgaste de una máquina giratoria que comprende un cojinete, realizada con referencia a los dibujos, en los que:
[Figura 1] la Figura 1 es una vista esquemática de un sistema mecánico que comprende una máquina giratoria, que comprende cojinetes, comprendiendo también el sistema mecánico un dispositivo electrónico de detección de un defecto, según una realización de la invención;
[Figura 2] la Figura 2 es un esquema de un procedimiento para estimar el desgaste de la máquina giratoria y del cojinete de la Figura 1;
[Figura 3] la Figura 3 es un gráfico que representa un ejemplo de la evolución de un índice de salud del cojinete en función del tiempo, calculado por medio del procedimiento de la Figura 2; y
[Figura 4] la Figura 4 es un gráfico que representa un ejemplo de una extrapolación del índice de salud, calculado por medio del procedimiento de la Figura 2, del cojinete, en función del tiempo.
La Figura 1 representa esquemáticamente un sistema 1 mecánico según la invención.
El sistema 1 mecánico comprende una máquina 2 giratoria, que comprende un árbol 4, en el que está montado un cojinete 6.
Por ejemplo, la máquina 2 giratoria es un motor eléctrico, tal como un motor de tracción ferroviario, y el cojinete 6 es un cojinete de bolas o de rodillos o de agujas.
De manera general, el sistema 1 mecánico puede comprender varios cojinetes 6, por ejemplo, dos o cinco cojinetes. En una variante, la máquina 2 giratoria puede ser distinta de un motor eléctrico. Puede tratarse de un compresor o de una bomba, por ejemplo, en el interior de un sistema de climatización o de un circuito hidráulico.
Los cojinetes, concretamente, los cojinetes de bolas, tienen una vida útil limitada y un papel clave en el correcto funcionamiento del sistema mecánico 1 al que pertenecen. Por tanto, cuando se rompe un cojinete, pone en peligro toda la estructura del sistema mecánico 1. Por tanto, es necesario controlar la salud del cojinete 6, con el fin de que sea adecuado, en el caso de un desgaste demasiado importante del cojinete 6, para cambiarlo en los plazos apropiados.
Para ello, el sistema mecánico 1 también comprende un dispositivo 12 electrónico de detección, para detectar de manera preventiva un defecto del cojinete 6.
Según algunas realizaciones, el sistema de detección comprende un sensor 8, destinado a medir las vibraciones de la máquina giratoria 2 y del cojinete 6.
El sensor 8 es un acelerómetro conectado al dispositivo 12 electrónico de detección, mediante un enlace 10 de datos. El sensor 8 está asociado, por ejemplo, al cojinete 6.
En una variante, el sensor 8 comprende cualquier tipo de dispositivo adaptado para la medición de vibraciones, tal como, por ejemplo, un calibre de deformación o un sensor de desplazamiento por láser.
En el ejemplo ilustrado, el dispositivo 12 electrónico de detección comprende un módulo 14 de adquisición de datos, conectado al sensor 8 por medio del enlace 10 de datos, un procesador 16, una memoria 18 y una interfaz 20 de comunicación.
El módulo 14 de adquisición de datos está programado para recopilar los datos del sensor 8 referentes a las vibraciones del cojinete 6. Este módulo 14 de adquisición de datos puede comprender, por ejemplo, un circuito de acondicionamiento de señal o un convertidor analógico-digital, o cualquier otro equipo electrónico similar.
El procesador 16 puede ser, por ejemplo, un microcontrolador programable, un microprocesador o cualquier equipo similar.
La memoria 18 puede comprender una memoria de sólo lectura (ROM) y/o una memoria de acceso aleatorio (RAM) y/o una memoria no volátil, tal como una memoria flash, una memoria magnética o una memoria de cambio de fase, o cualquier tecnología de memoria apropiada.
La interfaz 20 de comunicación puede comprender una pantalla de visualización o un teclado o, por ejemplo, una pantalla táctil que permita al usuario del sistema mecánico 1 introducir datos en la interfaz, y proporcionar órdenes al sistema mecánico 1, y recibir información sobre el funcionamiento del sistema mecánico 1.
La Figura 2 presenta un ejemplo de un procedimiento puesto en práctica por el dispositivo 12 electrónico de detección, durante el funcionamiento del sistema mecánico 1, para detectar el desgaste de la máquina giratoria 2 y del cojinete 6. En primer lugar, en una primera etapa 100, se pone en marcha el sistema mecánico 1, por ejemplo, por un operario, por medio de un dispositivo de accionamiento no representado en las figuras, que puede ser un botón o un comando del dispositivo 12 electrónico de detección introducido en la interfaz 20 de comunicación.
Después, en una etapa 102, el sensor 8 adquiere datos sin procesar, referentes a las vibraciones de la máquina giratoria 2 y del cojinete 6.
Según realizaciones preferidas, el sensor 8 adquiere datos periódicamente, según un periodo predefinido por el usuario. En notaciones usadas a continuación, “ N” designa el número de muestras de datos adquiridos durante el funcionamiento del sistema 1, e “ i” designa un índice que identifica una de esas muestras.
En una variante, el sensor 8 puede adquirir datos de manera continua.
Los datos sin procesar adquiridos en la etapa 102 son datos de aceleración A(i) situados en un dominio de frecuencia.
A continuación, en una etapa opcional 104, se someten los datos sin procesar adquiridos en la etapa 102, a procesamiento previo, y se filtran.
El filtrado consiste en extraer los datos útiles, para detectar los defectos de los cojinetes. Esto permite limitar la cantidad de datos que van a procesarse en las etapas siguientes y, por tanto, aligerar y acelerar el procesamiento de los datos.
A continuación, se disocia la señal, para dar dos señales pertenecientes a dos dominios diferentes.
Entre estas señales, una primera señal es representativa de aceleraciones A(i) asociadas a frecuencias comprendidas en un primer intervalo de frecuencias, por ejemplo, el intervalo de [10 Hz, 1 kHz]. Esta señal se extrae en una etapa 106.
Una segunda señal es representativa de aceleraciones A(i) asociadas a frecuencias comprendidas en un segundo intervalo de frecuencias, por ejemplo, el intervalo de [10 Hz, 10 kHz]. Esta señal se extrae en una etapa 108.
En una variante, los límites del primer y segundo intervalos de frecuencias pueden elegirse de manera diferente. Por ejemplo, según una variante, el primer intervalo puede ser el intervalo de [0 Hz, 1 kHz], y el segundo intervalo de frecuencia puede ser el intervalo de [1 kHz, 10 kHz].
En una etapa 110, por medio del dispositivo 12 electrónico de detección, se procesa la primera señal, con el fin de extraer automáticamente, a partir de la señal medida por el sensor 8, un primer conjunto de datos del dominio de tiempo.
Según ejemplos, se pone en práctica una subetapa opcional de procesamiento previo con la primera señal, a lo largo de la cual se suprimen las frecuencias inferiores a 10 Hz del primer intervalo de frecuencias y se centra dicha señal en la frecuencia alrededor de la cual está centrado el primer intervalo.
Después, se realiza una primera integración aritmética en el dominio de frecuencia, con la señal así acondicionada que, ventajosamente, es sinusoidal.
La primera integración aritmética puede realizarse, por ejemplo, según diferentes métodos y algoritmos conocidos, tales como el método de Poncelet o el algoritmo Omega.
A continuación, se realiza una segunda integración en el dominio de tiempo, para obtener el primer conjunto de datos que comprende, en este ejemplo, velocidades de vibración del cojinete 6. La segunda integración aritmética puede realizarse según diferentes métodos y algoritmos conocidos, tales como el método de Poncelet o el algoritmo Omega.
Las velocidades, es decir, la velocidad, de las vibraciones medidas forman el primer conjunto de datos.
Las velocidades de vibración a frecuencia relativamente baja son interesantes, ya que son un indicador de fatiga directo, dado que tienen en cuenta tanto el desplazamiento como la frecuencia y, por tanto, no es necesario conocer la frecuencia de vibración para realizar los cálculos necesarios para la evaluación del estado de salud de la máquina giratoria 2 y del cojinete 6. Además, la medición de las vibraciones globales es un buen indicador del estado de salud global del sistema 1.
En paralelo, se procesa la segunda señal, en una etapa 112, con el fin de extraer, a partir de la señal medida de aceleración A(i), un segundo conjunto de datos en el dominio de frecuencia.
En la práctica, los defectos de los cojinetes siguen una ley ciclo-estacionaria. Matemáticamente, se dice que una señal es ciclo-estacionaria si se encuentra una periodicidad, que puede denominarse ciclo, en algunas de sus magnitudes estadísticas, tales como, por ejemplo, su media o su varianza. Se dice que una máquina giratoria es ciclo-estacionaria si sus parámetros de funcionamiento, tales como la velocidad media o la duración de ciclo del motor, son constantes a lo largo del funcionamiento de dicha máquina.
Por ejemplo, el procesamiento de la segunda señal, puesto en práctica en la etapa 112, comprende un análisis cicloestacionario, en donde se analiza la coherencia cíclica del espectro de la segunda señal. Se dice que dos señales sinusoidales son coherentes si tienen la misma frecuencia y si tienen un desfase constante. En el caso de una señal ciclo-estacionaria, el espectro de una señal es coherente de manera cíclica si los diferentes ciclos de la señal tienen una misma frecuencia y un desfase constante.
El resultado del análisis ciclo-estacionario es una envolvente Ae de la señal medida de aceleración del segundo intervalo de frecuencias en el dominio de frecuencia.
A continuación, se determina un espectro mejorado de la envolvente Ae, definida gracias al análisis cicloestacionario. Para ello, para cada frecuencia, se calcula la media de cada armónico con sus bandas laterales, para tener una mejor legibilidad. El espectro de la envolvente Ae de la aceleración A(i) de la señal medida forma el segundo conjunto de datos.
Este procesamiento de datos de frecuencia relativamente alta permite localizar la contribución energética de la vibración debida a los defectos de cojinetes.
A continuación, se usan estos dos conjuntos de datos así creados en las etapas 114 y 116, para extraer unos primeros elementos de cálculo y unos segundos elementos de cálculo
Los primeros elementos de cálculo de la etapa 114 comprenden una media cuadrática VRMS del primer conjunto de datos, definida por la siguiente función:
— V RMS ~ J IzíLi^ j j C O2
donde N es el número de medidas totales tomadas por el sensor 8, i es un índice que representa una de estas medidas, y V(i) es la velocidad de la iésima muestra registrada por el sensor 8.
Los segundos elementos de cálculo de la etapa 116 comprenden una media cuadrática de armónicos ÁRMS del segundo conjunto de datos, definida por la siguiente función:
Figure imgf000006_0001
donde máx() es la función máxima, H es el número total de armónicos, h representa uno de los H armónicos, Fh es la frecuencia característica de defecto de los diferentes elementos del cojinete 6, y S es el coeficiente de deslizamiento del cojinete 6. La frecuencia Fh adopta sus valores en el conjunto: [BPFO, BPFI, BSF, FTF], donde BPFO es la frecuencia de salida de una bola del cojinete 6 por su arandela exterior, BPFI es la frecuencia de salida de una bola del cojinete 6 por su arandela interior, BSF es la frecuencia de rotación de las bolas, y FTF es la frecuencia fundamental de tren.
Por tanto, los segundos elementos de cálculo comprenden un conjunto de medias cuadráticas de armónicos del segundo conjunto de datos. Los armónicos de cada media están asociados a una frecuencia de fallo predefinida del cojinete 6. Por ejemplo, los armónicos corresponden, cada uno, a un múltiplo de una frecuencia fundamental correspondiente a una frecuencia de fallo predefinida.
Este conjunto de medias cuadráticas se indica como Am, y corresponde al conjunto de las frecuencias para las que se observa un defecto del cojinete 6. El vector Am se detalla en la siguiente fórmula:
Figure imgf000006_0002
La aceleración medida A(i) se usa para establecer elementos de cálculo que comprenden una media cuadrática ARMs de las aceleraciones medidas, por ejemplo, facilitada por la siguiente fórmula:
Figure imgf000006_0003
Después, durante una etapa 118, se fusionan los elementos de cálculo de las etapas 114 y 116 y, de manera opcional, se asocia un peso a uno o varios de estos elementos, con el fin de crear un vector de elementos Fe, tal como se muestra en la siguiente fórmula:
Figure imgf000007_0001
donde a es un vector de peso, que comprende los pesos ai, a2 , a3 , a4 , a5 y a6, asociados a los diferentes elementos de Fe. Uno o varios de estos pesos pueden ser iguales a 1.
En una variante, la fusión de los elementos de cálculo en el vector Fe no usa ningún vector de peso, por tanto, el vector corresponde a la siguiente fórmula:
Figure imgf000007_0002
Los componentes de este vector Fe de elementos de fusión se usan en la etapa 120, para calcular un índice de salud del cojinete, indicado como “ IS” . Este índice de salud IS, se determina calculando, a partir de cada uno de los elementos de cálculo extraídos, una distancia estadística con respecto a un conjunto de datos de referencia. Dicho de otro modo, se comparan los datos medidos, con datos de referencia.
En el ejemplo ilustrado, la distancia estadística es una distancia de Mahalanobis, definida por la siguiente función:
Figure imgf000007_0003
donde S-1 es una matriz de covarianza, y p es un vector que comprende la media de los datos de referencia.
En una variante, la distancia estadística puede ser una distancia de los mínimos cuadrados o cualquier otra distancia estadística apropiada.
Ventajosamente, el índice de salud IS puede usarse para predecir un fallo futuro del cojinete 6, por ejemplo, extrapolando los valores futuros del índice IS a partir de los valores pasados del índice de salud IS.
Por ejemplo, en una etapa 122, se compara este índice de salud IS con uno o varios límites definidos previamente por un usuario.
El procedimiento descrito a continuación, de la etapa 102 a la etapa 122, se repite periódicamente, según una periodicidad definida por el usuario, por ejemplo, con la misma periodicidad que la usada para adquirir datos con el sensor 8. El procedimiento se repite mientras que la máquina giratoria 2 esté en funcionamiento.
En una variante, el procedimiento puede ponerse en práctica de manera puntual, a demanda del usuario.
Si el índice de salud es superior a uno de los límites de la etapa 122, entonces, en una etapa 124, se proporciona una alerta al usuario por medio de la interfaz de comunicación.
Por ejemplo, un primer límite puede ser un límite de entrada en zona de vigilancia, que induce únicamente una alerta para el usuario por medio de la interfaz 20 de comunicación. Una segunda alerta puede ser, por ejemplo, un límite de entrada en zona de peligro, que induce una parada del sistema mecánico 1.
En cambio, si el índice de salud no supera uno de estos límites, en una etapa 126, se usan los valores calculados a partir de la señal medida por el sensor 8 de vibración, para extrapolar la evolución del índice de salud en el tiempo, calculando al menos un valor futuro del índice de salud IS, a partir de al menos una parte de los índices de salud IS calculados anteriormente y, de ese modo, determinar la vida útil restante del cojinete 6. Por ejemplo, esta información se proporciona a continuación al operario, por ejemplo, visualizando un mensaje en la interfaz 20 de comunicación o enviando un mensaje a un aparato remoto a través de la interfaz 20 de comunicación. A continuación, el procedimiento vuelve a la etapa 102. La extrapolación de la evolución del índice de salud IS se explicará con más detalle a continuación.
La Figura 3 muestra un ejemplo de la evolución en función del tiempo (indicado como “t” en la abscisa) del índice de salud IS (de valor arbitrario, en la ordenada) calculado en la etapa 120 para el cojinete 6, mediante el procedimiento anteriormente descrito. Esta evolución se ilustra en la figura, mediante la curva 32. En el gráfico se ilustran, a modo de ejemplo, dos límites predefinidos: un primer límite 30 de fallo y un segundo límite 34 de alarma.
El tiempo usado para describir esta figura se indica, de manera arbitraria, en instantes de medición, correspondiendo cada instante de medición a un registro o muestreo de datos por el sensor 8 y/o por el módulo 14 de adquisición de datos. Dicho de otro modo, cada instante de medición corresponde a un punto de medición.
Los registros se realizan a intervalos regulares, por ejemplo, periódicamente. Por ejemplo, el intervalo entre dos mediciones consecutivas se elige igual a diez minutos.
En el ejemplo ilustrado, el instante 1 corresponde al instante del primer registro. El instante 2 siguiente corresponde al registro siguiente realizado diez minutos más tarde. De la misma manera, el instante 8 corresponde, en este ejemplo, a un registro realizado 70 minutos después del primer registro.
Tal como puede observarse, hasta aproximadamente el instante 533, el índice de salud IS permanece próximo a 0. Esto significa que el cojinete 6 presenta buena salud y que no hay riesgo por usarlo. A continuación, el índice de salud IS comienza a aumentar. Esto significa que el cojinete 6 comienza a degradarse.
En el instante 700, hay una fuerte degradación del índice de salud IS, por ejemplo, tras un primer fallo mecánico. Este fallo puede ser, por ejemplo, una pérdida de material, tal como, por ejemplo, una pérdida de bolas, un impacto mecánico sobre el cojinete, o una contaminación de las superficies de los cojinetes por una sustancia exterior.
Esto puede encontrarse en la curva 32. En efecto, las variaciones después del instante 800, indicadas por la referencia 36, siguen una curva relativamente estable que, en este ejemplo, tiene una tendencia casi lineal, es decir, que no hay divergencias y que la evolución global de la curva es relativamente monótona.
La Figura 3 muestra que el índice de salud IS así calculado, respeta condiciones teóricas para ser útil en el contexto de un pronóstico de fallo para el mantenimiento previsto.
La primera de estas condiciones teóricas es una buena monotonía, es decir, una evolución relativamente estable.
Según la segunda de estas condiciones, debe ser posible leer y aprovechar, y comprender fácilmente, una tendencia de la curva, que, por tanto, debe ser fácil de aprovechar. En este caso, esta tendencia es lineal.
La Figura 4 muestra el resultado de la etapa 126 de extrapolación de la Figura 2.
En este ejemplo, en la abscisa se encuentra el tiempo, indicado como “t” , y en la ordenada se encuentra el índice de salud, indicado como “ IS” . En este gráfico se definen tres zonas. Una primera zona, indicada como “Z 1” , corresponde a los valores del índice de salud IS que son inferiores o iguales a un primer límite L1, denominado umbral de vigilancia. Esta primera zona Z1, corresponde, por ejemplo, a una zona de funcionamiento normal.
Una segunda zona, indicada como “Z2” , corresponde a los valores del índice de salud IS que son superiores al umbral de vigilancia L1, e inferiores o iguales a un segundo límite L2 , denominado umbral de peligro. Esta segunda zona Z2 , corresponde, por ejemplo, a una zona de vigilancia, es decir, una zona en la que hace falta prestar una gran atención al estado de salud del cojinete 6.
Una tercera zona, indicada como “Z3” , corresponde a los valores del índice de salud IS superiores al umbral de peligro L2. Esta tercera zona Z3 , corresponde a una zona de peligro, es decir, que hay grandes riesgos de que el cojinete 6 se rompa cuando llegue a esta zona.
La curva situada entre 0 y t, es la curva medida por el sensor 8 hasta el punto P1, que, en este caso, define el rebasamiento del umbral de vigilancia L1. Por tanto, es deseable estimar cuánto tiempo puede sin peligro usarse todavía el cojinete 6.
Debe indicarse que la posición de P1 en el instante t se facilita únicamente a modo de ejemplo. Por ejemplo, P1 está situado en la intersección entre la curva y el umbral de vigilancia L1, independientemente del momento “t” en el que se realice la extrapolación.
Cuando el cojinete 6 alcance el umbral de peligro L2 , puede romperse y provocar el daño del sistema mecánico 1 y, de ese modo, herir a los operarios que se encuentren en proximidad del sistema mecánico 1.
En el ejemplo de la Figura 4, tres curvas, C1, C2 y C3 , se extienden después del punto P1, entre el instante t y un instante t2 futuro, y representan la extrapolación del índice de salud IS, calculado en la etapa 126 para determinar la vida útil restante del cojinete 6.
Una primera situación se representa por la curva C1. En esta situación, la curva C1 alcanza el umbral de peligro L2 en un instante t1 futuro. El punto P2 ' representa el punto de rotura del cojinete 6. Por tanto, la vida útil restante del cojinete 6 en el instante t en la primera situación, es V1, que es igual a la diferencia entre el instante t 1 y el instante t. Una segunda situación se representa por la tercera curva C3. En esta situación, la curva C3 alcanza el umbral de peligro L2 en el instante t2. El punto P2” representa el punto de rotura del cojinete 6 en esta situación. En esta situación, la vida útil restante del cojinete 6 en el instante t, es V2 , que es igual a la diferencia entre el instante t2 y el instante t.
Finalmente, una tercera situación intermedia se representa por la segunda curva C2. En esta situación, la curva C2 alcanza el umbral de peligro L1 en un instante T futuro. El punto P2 representa el punto de rotura medio del cojinete 6. Por tanto, la vida útil media restante del cojinete 6 en t, en esta situación, es V, que es igual a la diferencia entre el instante T y el instante t.
En general, la vida útil restante del cojinete 6 se establece comparando al menos un valor futuro extrapolado del índice de salud IS, con al menos uno de los valores límites predefinidos.
En todos los casos, la vida útil media V restante del cojinete 6, antes de la rotura, está comprendida entre la vida útil V1 de la primera situación y la vida útil V2 de la segunda situación.
Esta extrapolación se realiza gracias a un algoritmo conocido de localización global, por ejemplo, un algoritmo de tipo filtro de partículas. En una variante, puede usarse otro algoritmo de localización global, tal como una regresión lineal, o una red neuronal artificial, o un algoritmo de Markov oculto, o un filtro de Kalman, o cualquier otro algoritmo apropiado. De manera general, esta extrapolación permite prever por adelantado cuándo realizar un mantenimiento en el sistema mecánico 1, para cambiar el cojinete 6.
En efecto, puede elegirse un intervalo de seguridad y puede cambiarse el cojinete 6 cuando se alcance este intervalo.
Por ejemplo, puede elegirse un valor máximo ISmáx, tal que, cuando el índice de salud del cojinete 6 entre en un intervalo, por ejemplo, del 5 %, por debajo del valor ISmáx, se detenga el sistema mecánico 1, para poder cambiar el cojinete 6. El valor ISmáx puede ser, por ejemplo, igual al valor del umbral de peligro L2.
En una variante, puede elegirse un valor Vmín de vida útil en la primera situación, tal que, cuando, en la etapa 126 de extrapolación, la vida útil V1 en la primera situación entre en un intervalo, por ejemplo, del 5 %, por debajo del valor Vmín, se detenga el sistema mecánico 1, para poder cambiar el cojinete 6.
En efecto, el índice de salud IS está diseñado de manera que se siga una distribución estadística de tipo Chi-2, lo cual permite asociar a la extrapolación y a las medidas intervalos de confianza. Esto significa que, si el valor del índice de salud IS y/o la vida útil V1 está comprendido en un intervalo del 5 % alrededor de los valores extremos ISmáx y/o Vmín, la situación es altamente anómala y, por tanto, peligrosa. De manera general, el intervalo de confianza en el que deben encontrarse los valores del índice de salud IS y de la vida útil V1, puede elegirse por el usuario como parámetro. Por ejemplo, el usuario puede elegir un intervalo del 1 % para tener una estimación más precisa, o un intervalo del 10 % para tener un cálculo más rápido.
El procedimiento para estimar el desgaste de una máquina giratoria 2 que comprende un cojinete 6, descrito anteriormente, se pone en práctica de manera periódica. La etapa 126 de extrapolación de la evolución del valor del índice de salud IS del cojinete 6 y de su vida útil V, también puede ponerse en práctica periódicamente y los resultados pueden visualizarse en la interfaz 20 de comunicación, después de cada cálculo.
Este procedimiento permite evaluar eficazmente la salud del cojinete 6 y saber cuándo cambiarlo para evitar cualquier accidente, al tiempo que se evita cambiarlo con demasiada frecuencia mientras que todavía sea funcional. La tendencia casi lineal de la curva del índice de salud IS en función del tiempo, o, en general, al menos monótona, hace que esta curva sea fácil de analizar, interpretar y extrapolar. Por tanto, el desgaste del cojinete 6 se detecta fácilmente. La realización y las variantes mencionadas anteriormente pueden combinarse entre sí para generar nuevas realizaciones de la invención

Claims (9)

  1. REIVINDICACIONES
    i. Procedimiento para estimar el desgaste de una máquina giratoria (2) que comprende al menos un cojinete (6), caracterizado porque este procedimiento comprende etapas que consisten en:
    • a) medir (102) las vibraciones de la máquina (2) giratoria durante su funcionamiento, por medio de un sensor (8) de vibraciones;
    • b) a partir de la señal medida por dicho sensor, extraer (106, 108) automáticamente, por medio de un dispositivo (12) electrónico de detección, una primera señal representativa de componentes de un primer intervalo de frecuencias de la señal de vibraciones medida, y una segunda señal representativa de un segundo intervalo de frecuencias de la señal de vibraciones medida;
    • c) a partir de la primera señal, calcular (110) un primer conjunto de datos pertenecientes a un dominio de tiempo de la primera señal, y extraer (114) a partir del mismo unos primeros elementos de cálculo;
    • d) a partir de la segunda señal, calcular (112) un segundo conjunto de datos pertenecientes a un dominio de frecuencia de la segunda señal, y extraer (116) a partir del mismo unos segundos elementos de cálculo; y
    • e) determinar (120) un índice de salud (IS) del cojinete a partir de cada uno de los elementos de cálculo extraídos,
    porque la señal medida es una señal de aceleración representativa de las vibraciones medidas, porque el primer conjunto de datos comprende una velocidad de las vibraciones medidas, porque el segundo conjunto de datos comprende la envolvente de un espectro de la aceleración de la señal medida, y porque, durante la etapa e) (120), se calcula una distancia estadística con respecto a un conjunto de datos de referencia para cada uno de los elementos de cálculo extraídos.
  2. 2. Procedimiento según la reivindicación 1, caracterizado porque el primer intervalo es el intervalo de [10 Hz, 1 kHz] y el segundo intervalo es el intervalo de [10 Hz, 10 kHz], o el primer intervalo es el intervalo de [0 Hz, 1 kHz] y el segundo intervalo es el intervalo de [1 kHz, 10 kHz].
  3. 3. Procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el cálculo (112) de la segunda señal comprende un análisis ciclo-estacionario, en donde se analiza la coherencia cíclica del espectro de la segunda señal, y cuyo resultado es la envolvente del espectro de la aceleración de la señal medida.
  4. 4. Procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque los primeros elementos de cálculo comprenden al menos un elemento, elegido de los siguientes elementos: una media cuadrática (Vrms) del primer conjunto de datos, una media cuadrática ( (^ m) de la señal medida; y los segundos elementos de cálculo comprenden al menos una media cuadrática (Á£M.) de armónicos del segundo conjunto de datos asociados a una frecuencia predefinida de fallo del cojinete (6).
  5. 5. Procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque, la etapa e) comprende:
    • una extrapolación (126), que comprende el cálculo de al menos un valor futuro del índice de salud (IS), a partir de al menos una parte de los índices de salud calculados anteriormente;
    • la estimación de la vida útil (V) restante del cojinete (6), comparando dicho al menos un valor futuro del índice de salud, con al menos un límite (L1, l2) predefinido.
  6. 6. Procedimiento según la reivindicación 5, que comprende la emisión de una alerta (124) por el dispositivo (12) de detección, si el índice de salud (IS) supera uno de dichos valores límites (L1, L2) predefinidos.
  7. 7. Procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la distancia estadística es una distancia que separa los elementos de cálculo extraídos del conjunto de datos de referencia, concretamente, una distancia de Mahalanobis.
  8. 8. Procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque las etapas a) a e) se ponen en práctica periódicamente con una periodicidad predefinida.
  9. 9. Sistema mecánico (1) que comprende:
    • una máquina giratoria (2), que comprende un árbol (4) y al menos un cojinete (6) montado en este árbol;
    • un sensor (8) de vibraciones, para medir las vibraciones de la máquina giratoria; y
    • un dispositivo (12) electrónico de detección, para detectar un defecto del cojinete,
    estando el dispositivo (12) electrónico de detección programado para:
    • a) medir (102) las vibraciones de la máquina giratoria (2) durante su funcionamiento, por medio del sensor (8) de vibraciones;
    • b) a partir de la señal medida por dicho sensor, extraer (106, 108) automáticamente una primera señal representativa de componentes de un primer intervalo de frecuencias de la señal de vibraciones medida, y una segunda señal representativa de un segundo intervalo de frecuencias de la señal de vibraciones medida;
    • c) a partir de la primera señal, calcular (110) un primer conjunto de datos pertenecientes a un dominio de tiempo de la primera señal, y extraer (114) a partir del mismo unos primeros elementos de cálculo;
    • d) a partir de la segunda señal, calcular (112) un segundo conjunto de datos pertenecientes a un dominio de frecuencia de la segunda señal, y extraer (116) a partir del mismo unos segundos elementos de cálculo; y
    • e) determinar (120) un índice de salud (IS) del cojinete a partir de cada uno de los elementos de cálculo extraídos,
    siendo la señal medida una señal de aceleración representativa de las vibraciones medidas, comprendiendo el primer conjunto de datos una velocidad de las vibraciones medidas, y comprendiendo el segundo conjunto de datos la envolvente de un espectro de la aceleración de la señal medida, y, durante la etapa e) (120), calculándose una distancia estadística con respecto a un conjunto de datos de referencia para cada uno de los elementos de cálculo extraídos.
ES20203226T 2019-10-23 2020-10-22 Procedimiento y sistema para estimar el desgaste de una máquina giratoria que comprende un cojinete Active ES2932972T3 (es)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1911866A FR3102554B1 (fr) 2019-10-23 2019-10-23 Procédé et système pour estimer l’usure d’une machine tournante comportant un roulement

Publications (1)

Publication Number Publication Date
ES2932972T3 true ES2932972T3 (es) 2023-01-30

Family

ID=70008607

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
ES20203226T Active ES2932972T3 (es) 2019-10-23 2020-10-22 Procedimiento y sistema para estimar el desgaste de una máquina giratoria que comprende un cojinete

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11493404B2 (es)
EP (1) EP3812736B1 (es)
ES (1) ES2932972T3 (es)
FR (1) FR3102554B1 (es)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111521259B (zh) * 2020-04-30 2022-02-18 中国恩菲工程技术有限公司 磨机检测方法、装置与设备
DE102021205838A1 (de) * 2021-06-10 2022-12-15 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren und Vorrichtung zur Abschätzung der Lebensdauer eines tribologisch beanspruchten Bauteils und Computerprogrammprodukt

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6801864B2 (en) * 2001-03-13 2004-10-05 Ab Skf System and method for analyzing vibration signals
US6763312B1 (en) 2003-01-11 2004-07-13 Dynamic Measurement Consultants, Llc Multiple discriminate analysis and data integration of vibration in rotation machinery
MX2010005296A (es) * 2007-11-14 2010-08-11 Univ Catalunya Politecnica Sistema de diagnostico de fallos en motores electricos.
CN102027347B (zh) * 2008-05-14 2012-10-03 Skf公司 再润滑间隔的预测
US9157832B2 (en) 2010-03-12 2015-10-13 Honeywell International Inc. Method and system for detecting incipient bearing failures
CN103384817A (zh) * 2010-10-08 2013-11-06 劳斯莱斯公司 用于使用转矩振荡数据来探测传动系中的故障状态的系统及方法
CA2969414C (en) * 2014-12-02 2018-11-06 Siemens Aktiengesellschaft Apparatus and method for monitoring a device having a movable part
DE112017000950T5 (de) * 2016-02-23 2018-11-08 Ntn Corporation Abnormalitäts-Diagnosevorrichtung und Abnormalitäts-Diagnoseverfahren
KR101764540B1 (ko) * 2016-06-21 2017-08-02 두산중공업 주식회사 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템
US10794173B2 (en) * 2017-04-13 2020-10-06 Weatherford Technology Holdings, Llc Bearing fault detection for surface pumping units

Also Published As

Publication number Publication date
FR3102554B1 (fr) 2021-11-19
US20210123833A1 (en) 2021-04-29
EP3812736B1 (fr) 2022-09-07
EP3812736A1 (fr) 2021-04-28
US11493404B2 (en) 2022-11-08
FR3102554A1 (fr) 2021-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES2932972T3 (es) Procedimiento y sistema para estimar el desgaste de una máquina giratoria que comprende un cojinete
CN104990709B (zh) 用于检测机车轴承故障的方法
CN205906840U (zh) 电梯故障诊断装置
CN108689271B (zh) 一种在线式电梯乘运质量检测系统及方法
ES2226100T3 (es) Sistema para un diagnostico predictivo de piezas de maquinas.
CN105765361B (zh) 轴承监测装置和方法
EP3130555B1 (en) Rope and rope groove monitoring
JP2017219469A (ja) 状態監視装置及び状態監視方法
CN105806604B (zh) 一种机车车辆走行部轴承保持架故障预报警方法
JP6899109B2 (ja) 回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法と、それに用いる異常診断装置
Dempsey et al. Integrating oil debris and vibration gear damage detection technologies using fuzzy logic
CN205311628U (zh) 列车车底温度场检测系统
WO2006030786A1 (ja) 異常診断装置及び異常診断方法
ES2258069T3 (es) Metodo y dispositivo para la deteccion de defectos en las ruedas de un vehiculo sobre carriles.
EP0982579A1 (en) Devices for inspecting bearings of main motors of rolling stock
JP6714806B2 (ja) 状態監視装置及び状態監視方法
JP2006234785A (ja) 機械設備の異常診断装置及び異常診断方法
CN109307589A (zh) 风机振动在线监测方法及监测系统
US20020105429A1 (en) Bearing condition monitoring method and apparatus
EP3882105A2 (en) Sensor signal processing system, method and vehicle
CN109278796A (zh) 一种车载式车轮不圆度检测系统
CN104176613A (zh) 乘客输送机的异常诊断系统
JP2017101954A (ja) 機械設備の評価方法
KR20110009615A (ko) 데이터 수집장치 및 상기 데이터 수집장치를 구비한 설비기기의 진단장치
CN114813124B (zh) 一种轴承故障的监测方法及装置