Évaluation des Signaux Vidéo pour la Détection des Défaillances de Paliers et d’Accouplements par la Technique du Miroir

L’Université Polytechnique Salésienne (UPS) de Cuenca, à travers ses groupes de recherche, cherche constamment à relier ses étudiants au terrain et à l’utilisation des dernières technologies.

Dans ce contexte, le Groupe de Recherche et Développement en Technologies Industrielles (GIDTEC) travaille depuis plusieurs années sur des modèles pour diagnostiquer les défaillances de paliers et d’accouplements dans les machines tournantes par analyse vibratoire en utilisant des techniques traditionnelles. À la suite de ce travail, GIDTEC a réalisé des publications dans des revues à fort impact dans le monde entier et a établi des relations de travail coopératives avec des institutions publiques et privées dans différentes parties du monde.

ERBESSD INSTRUMENTS® se consacre à la fabrication d’équipements et d’instruments pour la surveillance conditionnelle. Dans le contexte international, à travers un accord de coopération avec l’Université Polytechnique Salésienne, elle a travaillé sur l’analyse vibratoire en utilisant de nouvelles techniques qui n’ont pas besoin d’être en contact direct avec la machine ou l’équipement à analyser.

Étape 1 - Identifier le Problème

Analyse Vibratoire Sans Contact

Les techniques de surveillance conditionnelle, telles que l’utilisation de l’accéléromètre et des émissions acoustiques, doivent être en contact avec la surface de la machine à analyser, rendant ces techniques inaccessibles et complexes dans certains cas et lors du montage des capteurs en raison des conditions de l’environnement où se trouve la machine analysée. C’est pourquoi l’analyse non invasive est une alternative appropriée pour que l’utilisateur surveille l’état des machines en temps réel et sans être en contact avec la machine.

Pour la surveillance conditionnelle, l’appareil mobile Samsung Galaxy S20+ a été utilisé, avec lequel l’utilisateur a enregistré une vidéo et déterminé les spectres caractéristiques associés aux défaillances dans les composants du palier SKF 1207 EKTN9 (chemin de roulement intérieur, chemin de roulement extérieur et éléments roulants), ainsi que dans l’accouplement du banc de vibrations GIDTEC en utilisant le logiciel Dragon Vision® appartenant à ERBESSD INSTRUMENTS®.

Lors du processus de sélection des cibles, l’utilisateur a identifié avec le logiciel les zones de mouvement, ces zones coïncidant dans certains cas avec la suspicion de l’endroit où se produisaient les sources des modes de défaillance dans ces composants mécaniques du banc de vibrations GIDTEC.

Étape 2 - Application de la Technologie

Conditionnement Transitoire et Traitement Vidéo

Une fois les cibles et les points statiques identifiés, ils se sont rendus à l’onglet “Analysis” pour indiquer à quelle cadence d’images la vidéo a été acquise afin de traiter la vibration.

Le temps total de traitement vidéo dans le logiciel Dragon Vision® était d’environ 28,25 secondes et le temps d’enregistrement total était de 3 secondes à 240 fps en FHD. En analysant ce point, l’utilisateur a passé moins de 1 minute pour effectuer la surveillance conditionnelle du banc de vibrations GIDTEC.

Dans l’onglet “Analysis”, une fois la vibration traitée, l’utilisateur procède à l’appui sur le bouton “Show TWF/FFT”, qui visualise la forme d’onde et le spectre de vibration associés à la condition de fonctionnement de la machine analysée.

Étape 3 - Résultats du Monitoring

Résultats des Spectres de la Surveillance Conditionnelle du Banc de Vibrations GIDTEC

Les spectres du signal en conditions normales acquis par l’accéléromètre triaxial et les spectres acquis par signaux vidéo sont présentés dans le Tableau 1. Il est important de noter que le logiciel Dragon Vision® permet de visualiser le spectre sur deux canaux (horizontal et vertical) ; dans ce cas particulier, un axe de référence sera sélectionné pour permettre la comparaison lorsque des défauts sont implémentés dans les éléments mécaniques du banc de vibrations.

Tableau 1. Comparaison des spectres de vibration en conditions normales et de défaut du banc de vibrations GIDTEC.

Étape 4 - Identifier la Détection de Mouvement

Détection de Mouvement

Une fois le traitement terminé, la simulation de détection de mouvement a été réalisée, dont la fonction permet à l’utilisateur de connaître la zone présentant le plus grand déplacement, facilitant ainsi la détection du point de mouvement pour déterminer le spectre de vibration associé au défaut.