Evaluación de Señales de Video para la Detección de Fallas en Rodamientos y Acoplamientos Mediante la Técnica del Espejo

La Universidad Politécnica Salesiana (UPS) Cuenca, a través de sus grupos de investigación, busca constantemente vincular a sus estudiantes con el campo y el uso de las últimas tecnologías.

En este contexto, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Tecnologías Industriales (GIDTEC) ha trabajado durante varios años en modelos para diagnosticar fallas en rodamientos y acoplamientos de maquinaria giratoria mediante análisis de vibraciones con técnicas tradicionales. Como resultado de este trabajo, GIDTEC ha logrado publicaciones en revistas de alto impacto a nivel mundial y relaciones de trabajo colaborativo con instituciones públicas y privadas en diferentes partes del mundo.

ERBESSD INSTRUMENTS® se dedica a la fabricación de equipos e instrumentos para el monitoreo de condición. En el contexto internacional, a través de un convenio de cooperación con la Universidad Politécnica Salesiana, ha trabajado en el análisis de vibraciones utilizando nuevas técnicas que no necesitan estar en contacto directo con la máquina o equipo a analizar.

Paso 1 - Identificar el Problema

Análisis de Vibraciones Sin Contacto

Las técnicas de monitoreo de condición, como el uso del acelerómetro y las emisiones acústicas, necesitan estar en contacto con la superficie de la máquina a analizar, lo que hace que estas técnicas sean inaccesibles y complejas en ciertas ocasiones y al montar los sensores, debido a las condiciones del entorno donde se encuentra la máquina analizada. Es por ello que el análisis no invasivo es una alternativa adecuada para que el usuario monitoree el estado de la maquinaria en tiempo real y sin estar en contacto con la máquina.

Para el monitoreo de condición se utilizó el dispositivo móvil Samsung Galaxy S20+, con el cual el usuario grabó un video y determinó los espectros característicos asociados a fallas en los componentes del rodamiento SKF 1207 EKTN9 (pista interior, pista exterior y elementos rodantes), así como en el acoplamiento del banco de vibraciones GIDTEC mediante el software Dragon Vision® propiedad de ERBESSD INSTRUMENTS®.

Durante el proceso de selección de objetivos, el usuario identificó con el software las áreas de movimiento, siendo estas áreas las que en algunos casos coinciden con la sospecha de dónde se estaban produciendo las fuentes de los modos de falla en estos componentes mecánicos del banco de vibraciones GIDTEC.

Paso 2 - Aplicación de la Tecnología

Acondicionamiento Transitorio y Procesamiento de Video

Una vez identificados los objetivos y los puntos estáticos, se procedió a la pestaña “Analysis” para indicar a qué velocidad de fotogramas se adquirió el video con el fin de procesar la vibración.

El tiempo total de procesamiento del video en el software Dragon Vision® fue de aproximadamente 28,25 segundos y el tiempo total de grabación fue de 3 segundos a 240 fps en FHD. Analizando este punto, el usuario empleó menos de 1 minuto para realizar el monitoreo de condición del banco de vibraciones GIDTEC.

En la pestaña “Analysis”, una vez procesada la vibración, el usuario procede a presionar el botón “Show TWF/FFT”, que visualiza la forma de onda y el espectro de vibración asociados a la condición de operación de la máquina analizada.

Paso 3 - Resultados del Monitoreo

Resultados de los Espectros del Monitoreo de Condición del Banco de Vibraciones GIDTEC

Los espectros de la señal en condiciones normales adquiridos por el acelerómetro triaxial y los espectros adquiridos por señales de video se presentan en la Tabla 1. Es importante destacar que el software Dragon Vision® permite visualizar el espectro en dos canales (horizontal y vertical); en este caso particular se seleccionará un eje de referencia para habilitar la comparación cuando se implementen fallas en los elementos mecánicos del banco de vibraciones.

Tabla 1. Comparación de espectros de vibración en condiciones normales y de falla del banco de vibraciones GIDTEC.

Paso 4 - Identificar la Detección de Movimiento

Detección de Movimiento

Una vez completado el procesamiento, se llevó a cabo la simulación de detección de movimiento, cuya función permite al usuario conocer la zona con el mayor desplazamiento, facilitando así la detección del punto de movimiento para determinar el espectro de vibración asociado a la falla.