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Análisis de vibraciones de maquinaria giratoria

Este ejemplo muestra cómo analizar las señales de vibración de una caja de cambios utilizando un promedio síncrono de tiempo y espectros de envolvente. Estas funciones son especialmente útiles en el mantenimiento predictivo de cajas de engranajes, que contienen múltiples componentes rotatorios: engranajes, ejes y rodamientos.

Este ejemplo genera y analiza los datos de vibración de una caja de cambios cuyos ejes giran a una velocidad fija. El promedio sincrónico en el tiempo se utiliza para aislar los componentes de vibración asociados con un eje o engranaje específico y promediar todos los demás componentes. Los espectros de envolvente son especialmente útiles para identificar fallas de rodamientos localizadas que causan impactos de alta frecuencia.

Considere una caja de cambios idealizada que consiste en un piñón de 13 dientes con un engranaje de 35 dientes. El piñón se acopla a un eje de entrada conectado a un motor principal. El engranaje está conectado a un eje de salida. Los ejes son apoyados por rodamientos de rodillos en la carcasa de la caja de cambios. Dos acelerómetros,

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<mi mathvariant="normal">A</mi>
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<mn>1</mn>
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Y
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<mn>2</mn>
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, se colocan en las carcasas del rodamiento y de la caja de cambios, respectivamente. Los acelerómetros operan a una frecuencia de muestreo de 20 kHz.

El piñón rota a una velocidad

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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">Pinion</mi>
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= 22,5 Hz o 1350 rpm. La velocidad de rotación del engranaje y del eje de salida es

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<mi mathvariant="normal">Gear</mi>
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<mi mathvariant="normal">Number</mi>
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.

La frecuencia de malla de diente, también llamada frecuencia de malla de engranaje, es la velocidad a la que los dientes de piñón y engranaje se involucran periódicamente:

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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">Mesh</mi>
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<mo stretchy="false">=</mo>
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<mi mathvariant="normal">Pinion</mi>
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<mi mathvariant="italic">N</mi>
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.

fs = 20E3;          % Sample Rate (Hz)  Np = 13;            % Number of teeth on pinion Ng = 35;            % Number of teeth on gear  fPin = 22.5;        % Pinion (Input) shaft frequency (Hz)  fGear = fPin*Np/Ng; % Gear (Output) shaft frequency (Hz)  fMesh = fPin*Np;    % Gear Mesh frequency (Hz)

Generar formas de onda de vibración para el piñón y el engranaje. Modele las vibraciones como sinusoides que ocurren en las frecuencias de malla de engranaje del eje primario. Analice 20 segundos de datos de vibración.

La forma de onda de engranaje-malla es responsable de transmitir la carga y por lo tanto posee la mayor amplitud de vibración.

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<mi mathvariant="normal">A</mi>
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<mrow>
<mn>2</mn>
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</msub>
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registra las contribuciones de vibración de los dos ejes y la malla de engranaje. Para este experimento, las contribuciones de los elementos rodantes de rodamiento a las señales de vibración grabadas por
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<mi mathvariant="normal">A</mi>
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<mn>2</mn>
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se consideran insignificantes. Visualice una sección de señal de vibración sin ruidos.

t = 0:1/fs:20-1/fs;  vfIn = 0.4*sin(2*pi*fPin*t);    % Pinion waveform      vfOut = 0.2*sin(2*pi*fGear*t);  % Gear waveform  vMesh = sin(2*pi*fMesh*t);      % Gear-mesh waveform  plot(t, vfIn + vfOut + vMesh) xlim([0 0.25]) xlabel('Time (s)') ylabel('Acceleration')

Genere impactos de alta frecuencia causados por un fallo local en un diente de engranaje

Supongamos que uno de los dientes del engranaje sufre de una falla local como una escuda. Esto da como resultado un impacto de alta frecuencia que ocurre una vez por cada rotación del engranaje.

La falla local causa un impacto que tiene una duración más corta que la duración de la malla dental. Una abolladura en la superficie del diente del engranaje genera oscilaciones de alta frecuencia durante la duración del impacto. La frecuencia de impacto depende de las propiedades del componente de la caja de cambios y sus frecuencias naturales. En este ejemplo, se asume arbitrariamente que el impacto causa una señal de vibración de 2 kHz y se produce a lo largo de una duración de aproximadamente 8% de, o 0,25 milisegundos.1/fMesh El impacto se repite una vez por cada rotación del engranaje.

ipf = fGear; fImpact = 2000;           tImpact = 0:1/fs:2.5e-4-1/fs;  xImpact = sin(2*pi*fImpact*tImpact)/3;

Haga que el impacto sea periódico, Convolving con una función de peine.

xComb = zeros(size(t));  Ind = (0.25*fs/fMesh):(fs/ipf):length(t); Ind = round(Ind); xComb(Ind) = 1;  xPer = 2*conv(xComb,xImpact,'same'); 

Añada la señal de fallo a la señal de eje.xPer Agregue ruido Gaussiano blanco a las señales de salida tanto para el engranaje libre de fallas como para el equipo defectuoso para modelar la salida de

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<mi mathvariant="normal">A</mi>
</mrow>
<mrow>
<mn>2</mn>
<mtext></mtext>
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</msub>
</mrow>
</math>
.

vNoFault = vfIn + vfOut + vMesh; vFault = vNoFault + xPer;                                vNoFaultNoisy = vNoFault + randn(size(t))/5; vFaultNoisy = vFault + randn(size(t))/5; 

Visualice un segmento del historial de tiempos. Las ubicaciones de impacto se indican en la trama para el engranaje defectuoso por los triángulos rojos invertidos. Son casi indistinguibles.

subplot(2,1,1) plot(t,vNoFaultNoisy) xlabel('Time (s)') ylabel('Acceleration') xlim([0.0 0.3]) ylim([-2.5 2.5]) title('Noisy Signal for Healthy Gear')   subplot(2,1,2) plot(t,vFaultNoisy) xlabel('Time (s)') ylabel('Acceleration') xlim([0.0 0.3]) ylim([-2.5 2.5]) title('Noisy Signal for Faulty Gear') hold on MarkX = t(Ind(1:3)); MarkY = 2.5; plot(MarkX,MarkY,'rv','MarkerFaceColor','red') hold off

Compare espectros de potencia para ambas señales

Los defectos de los dientes localizados hacen que las bandas laterales distribuidas aparezcan en la vecindad de la frecuencia de la malla del engranaje:

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<mi mathvariant="normal">and</mi>
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<mi mathvariant="normal">Pinion</mi>
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<mi mathvariant="normal">Mesh</mi>
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<mo stretchy="false">±</mo>
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<mo stretchy="false">×</mo>
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<mi mathvariant="normal">Pinion</mi>
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<mtext>           </mtext>
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<mo>{</mo>
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<mn>1</mn>
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<mn>2</mn>
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<mn>3</mn>
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<mi mathvariant="normal">Mesh</mi>
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<mo stretchy="false">×</mo>
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<mi mathvariant="normal">Gear</mi>
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<mo stretchy="false"></mo>
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<mo>{</mo>
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<mn>1</mn>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mtext></mtext>
<mn>2</mn>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mtext></mtext>
<mn>3</mn>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mo stretchy="false">.</mo>
<mo stretchy="false">.</mo>
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<mo>}</mo>
</mrow>
</mrow>
</math>

Calcule el espectro de los engranajes sanos y defectuosos. Especifique un rango de frecuencia que incluya las frecuencias del eje a 8,35 Hz y 22,5 Hz y la frecuencia de la malla de engranaje a 292,5 Hz.

[Spect,f] = pspectrum([vFaultNoisy' vNoFaultNoisy'],fs,'FrequencyResolution',0.2,'FrequencyLimits',[0 500]);

Traza los espectros. Debido a que la avería está en el engranaje y no en el piñón, se espera que las bandas laterales aparezcan en

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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">s</mi>
<mi mathvariant="normal">ide</mi>
<mi mathvariant="normal">b</mi>
<mi mathvariant="normal">and</mi>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mi mathvariant="normal">Gear</mi>
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</math>
y espaciados
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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">Gear</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</math>
Aparte en el espectro. Los espectros muestran los picos esperados, y.fGearfPinfMesh Sin embargo, la presencia de ruido en la señal hace que los picos de la banda lateral en
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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">s</mi>
<mi mathvariant="normal">ide</mi>
<mi mathvariant="normal">b</mi>
<mi mathvariant="normal">and</mi>
<mo>,</mo>
<mi mathvariant="normal">Gear</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</math>
Indistinguible.

figure plot(f,10*log10(Spect(:,1)),f,10*log10(Spect(:,2)),':') xlabel('Frequency (Hz)') ylabel('Power Spectrum (dB)')  hold on plot(fGear,0,'rv','MarkerFaceColor','red') plot(fPin,0,'gv','MarkerFaceColor','green') plot(fMesh,0,'bv','MarkerFaceColor','blue') hold off  legend('Faulty','Healthy','f_{Gear}','f_{Pinion}','f_{Mesh}')

Acercar el zoom en la vecindad de la frecuencia de la malla de engranaje. Cree una rejilla de bandas laterales de piñón y engranaje en

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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">ide</mi>
<mi mathvariant="normal">b</mi>
<mi mathvariant="normal">and</mi>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mi mathvariant="normal">Gear</mi>
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Y
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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">s</mi>
<mi mathvariant="normal">ide</mi>
<mi mathvariant="normal">b</mi>
<mi mathvariant="normal">and</mi>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mi mathvariant="normal">Pinion</mi>
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</msub>
</mrow>
</math>
.

figure p1 = plot(f,10*log10(Spect(:,1))); xlabel('Frequency (Hz)') ylabel('Power Spectrum (dB)') xlim([250 340]) ylim([-70 -40])  hold on p2 = plot(f,10*log10(Spect(:,2)));  harmonics = -5:5; SBandsGear = (fMesh+fGear.*harmonics); [X1,Y1] = meshgrid(SBandsGear,ylim);  SBandsPinion = (fMesh+fPin.*harmonics); [X2,Y2] = meshgrid(SBandsPinion,ylim);  p3 = plot(X1,Y1,':r'); p4 = plot(X2,Y2,':k'); hold off legend([p1 p2 p3(1) p4(1)],{'Faulty Gear';'Healthy Gear';'f_{sideband,Gear}';'f_{sideband,Pinion}'})

No está claro si los picos se alinean con las bandas laterales del engranaje

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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">ide</mi>
<mi mathvariant="normal">b</mi>
<mi mathvariant="normal">and</mi>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mi mathvariant="normal">Gear</mi>
</mrow>
</msub>
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</math>
.

Aplique promedios sincrónicos de tiempo a la señal de vibración de salida

Tenga en cuenta que es difícil separar los picos en las bandas laterales del engranaje,

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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mrow>
<mi mathvariant="normal">SideBand</mi>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mtext></mtext>
<mi mathvariant="normal">Gear</mi>
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, y las bandas laterales de piñón,
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<mrow>
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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mrow>
<mi mathvariant="normal">SideBand</mi>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mtext></mtext>
<mi mathvariant="normal">Pinion</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</math>
. La sección anterior demostró dificultad para separar los picos y determinar si el piñón o el engranaje se ven afectados por fallas. El promedio de tiempo síncrono promedió el ruido aleatorio de media cero y cualquier forma de onda no asociada con las frecuencias del eje en particular. Esto facilita el proceso de detección de fallas.

Utilice la función para generar formas de onda sincronizadas con el tiempo tanto para el piñón como para el engranaje.tsa

Especifique pulsos sincronizados con el tiempo para el piñón. Calcule el tiempo-promedio síncrono para 10 rotaciones del piñón.

tPulseIn = 0:1/fPin:max(t); taPin = tsa(vFaultNoisy,fs,tPulseIn,'NumRotations',10);

Especifique pulsos sincronizados con el tiempo para el engranaje. Calcule el tiempo-promedio síncrono para 10 rotaciones del engranaje.

tPulseOut = 0:1/fGear:max(t); taGear = tsa(vFaultNoisy,fs,tPulseOut,'NumRotations',10);

Visualice las señales sincronizadas con el tiempo para una sola rotación. El impacto es comparativamente más fácil de ver en la señal promediada de tiempo-síncrono para el engranaje, mientras que se promedian hacia fuera para el eje del piñón. La ubicación del impacto, indicada en la trama con un marcador, tiene una amplitud mayor que los picos de malla de engranaje colindante.

función sin argumentos de salida traza la señal promedio síncrona de tiempo y las señales de dominio de tiempo correspondientes a cada segmento de señal en la figura actual.The tsa

figure  subplot(2,1,1) tsa(vFaultNoisy,fs,tPulseIn,'NumRotations',10) xlim([0.5 1.5]) ylim([-2 2]) title('TSA Signal for Pinion')  subplot(2,1,2) tsa(vFaultNoisy,fs,tPulseOut,'NumRotations',10) xlim([0.5 1.5]) ylim([-2 2]) title('TSA Signal for Gear') hold on plot(1.006,2,'rv','MarkerFaceColor','red') hold off

Visualice los espectros de potencia para señales promediadas de tiempo sincrónico

Calcule el espectro de potencia de la señal de engranaje promediada de tiempo síncrono. Especifique un rango de frecuencias que cubra 15 bandas laterales de engranajes a cada lado de la frecuencia de malla de engranaje de 292,5 Hz. Observe los picos en

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<msub>
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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">ide</mi>
<mi mathvariant="normal">b</mi>
<mi mathvariant="normal">and</mi>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mi mathvariant="normal">Gear</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</math>
.

figure pspectrum(taGear,fs,'FrequencyResolution',2.2,'FrequencyLimits',[200 400])  harmonics = -15:15; SBandsGear=(fMesh+fGear.*harmonics);  [X1,Y1] = meshgrid(SBandsGear,ylim); [XM,YM] = meshgrid(fMesh,ylim);  hold on plot(XM,YM,'--k',X1,Y1,':r') legend('Power Spectra','Gear-Mesh Frequency','f_{sideband,Gear}') hold off  title('TSA Gear (Output Shaft)')

Visualice los espectros de potencia de la señal de piñón promediada en el tiempo en el mismo rango de frecuencias. Esta vez, trazar líneas de rejilla en

<math display="inline">
<mrow>
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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">ide</mi>
<mi mathvariant="normal">b</mi>
<mi mathvariant="normal">and</mi>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mi mathvariant="normal">Pinion</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</math>
ubicaciones de frecuencia.

figure pspectrum(taPin,fs,'FrequencyResolution',5.8,'FrequencyLimits',[200 400])  SBandsPinion = (fMesh+fPin.*harmonics);  [X2,Y2] = meshgrid(SBandsPinion,ylim); [XM,YM] = meshgrid(fMesh,ylim);  hold on plot(XM,YM,'--b',X2,Y2,':k') legend('Power Spectra','Gear-Mesh Frequency','f_{sideband,Pinion}') hold off  title('TSA Pinion (Input Shaft)')

Observe la ausencia de picos prominentes en

<math display="inline">
<mrow>
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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">s</mi>
<mi mathvariant="normal">ide</mi>
<mi mathvariant="normal">b</mi>
<mi mathvariant="normal">and</mi>
<mo stretchy="false">,</mo>
<mi mathvariant="normal">Pinion</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</math>
en la trama.

Los espectros de potencia de la señal original contienen formas de onda de dos ejes diferentes, así como ruido. Es difícil distinguir los armónicos de la banda lateral. Sin embargo, observe los picos prominentes en las ubicaciones de la banda lateral en el espectro de la señal de engranaje promediada de tiempo síncrono. Observe también la no uniformidad en las magnitudes de banda lateral, que son un indicador de fallas localizadas en el engranaje. Por otro lado, los picos de banda lateral están ausentes del espectro de la señal de piñón promediada en el tiempo. Esto nos ayuda a concluir que el piñón es potencialmente saludable.

Al promediar las formas de onda que no son relevantes, la función ayuda a identificar el engranaje defectuoso mirando armónicos de banda lateral.tsa Esta funcionalidad es especialmente útil cuando es deseable extraer una señal de vibración correspondiente a un solo eje, desde una caja de cambios con múltiples ejes y engranajes.

Añadir un fallo distribuido en el piñón e incorporar sus efectos en la señal de vibración

Un fallo de engranaje distribuido, como excentricidad o desalineación de engranajes [1], provoca bandas laterales de mayor nivel que se agrupan estrechamente alrededor de múltiplos enteros de la frecuencia de la malla de engranaje.

Para simular un fallo distribuido, introduzca tres componentes de banda lateral de amplitud decreciente a cada lado de la frecuencia de la malla de engranaje.

SideBands = -3:3; SideBandAmp = [0.02 0.1 0.4 0 0.4 0.1 0.02];    % Sideband amplitudes SideBandFreq = fMesh + SideBands*fPin;          % Sideband frequencies  vSideBands = SideBandAmp*sin(2*pi*SideBandFreq'.*t);

Añada las señales de banda lateral a la señal de vibración. Esto se traduce en modulación de amplitud.

vPinFaultNoisy = vFaultNoisy + vSideBands;

Visualice una sección del historial de tiempos de la caja de cambios afectada por el fallo distribuido.

plot(t,vPinFaultNoisy) xlim([0.6 0.85]) xlabel('Time (s)') ylabel('Acceleration') title('Effects of Sideband Modulation')

Vuelva a calcular la señal promediada síncrona para el piñón y el engranaje.

taPin = tsa(vPinFaultNoisy,fs,tPulseIn,'NumRotations',10); taGear = tsa(vFaultNoisy,fs,tPulseOut,'NumRotations',10); 

Visualice el espectro de potencia de la señal promediada de tiempo síncrono. Las tres bandas laterales en la señal promediada de tiempo-síncrona del piñón son más pronunciadas que indican la presencia de fallas distribuidas. Sin embargo, el espectro de la señal de engranaje promediada de tiempo síncrono permanece sin cambios.

subplot(2,1,1) pspectrum(taPin,fs,'FrequencyResolution',5.8,'FrequencyLimits',[200 400]) hold on plot(X2,Y2,':k') legend('Power Spectrum','f_{sideband,Pinion}','Location','south') hold off title ('TSA Pinion (Input Shaft)')   subplot(2,1,2) pspectrum(taGear,fs,'FrequencyResolution',2.2,'FrequencyLimits',[200 400]) hold on plot(X1,Y1,':r') legend('Power Spectrum','f_{sideband,Gear}') hold off title ('TSA Gear (Output Shaft)')

En conclusión, la función ayuda a extraer las contribuciones de piñón y engranaje de la señal de vibración general.tsa Esto a su vez ayuda a identificar los componentes específicos que se ven afectados por los errores localizados y distribuidos.

Análisis de vibraciones de fallas de rodamientos de elementos rodantes

Las fallas localizadas en un rodamiento de elementos rodantes pueden ocurrir en la raza exterior, la carrera interior, la jaula o un elemento rodante. Cada una de estas fallas se caracteriza por su propia frecuencia, que suele ser listada por el fabricante o calculada a partir de las especificaciones del rodamiento. Un impacto de un fallo localizado genera vibraciones de alta frecuencia en la estructura de la caja de cambios entre el rodamiento y el transductor de respuesta [2]. Supongamos que los engranajes de la caja de cambios son sanos y que uno de los rodamientos que soportan el eje del piñón se ve afectado por una falla localizada en la carrera interior. Descuidar los efectos de la carga radial en el análisis.

El rodamiento, con un diámetro de paso de 12 cm, tiene ocho elementos rodantes. Cada elemento rodante tiene un diámetro de 2 cm. El ángulo de contacto

<math>
<mi>θ</mi>
</math>
Es
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<mrow>
<msup>
<mrow>
<mn>15</mn>
</mrow>
<mrow>
<mo stretchy="false"></mo>
</mrow>
</msup>
</mrow>
</math>
. Es una práctica común colocar el acelerómetro en una carcasa de rodamiento mientras se analiza la vibración del rodamiento. Las mediciones de aceleración se registran mediante
<math display="inline">
<mrow>
<msub>
<mrow>
<mi mathvariant="normal">A</mi>
</mrow>
<mrow>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</math>
, un acelerómetro situado en la carcasa del rodamiento defectuoso.

Defina los parámetros para el rodamiento.

n = 8;         % Number of rolling element bearings d = 0.02;      % Diameter of rolling elements  p = 0.12;      % Pitch diameter of bearing thetaDeg = 15; % Contact angle in degrees

Los impactos ocurren cuando un elemento rodante pasa la falla localizada en la carrera interna. La velocidad a la que esto sucede es la frecuencia de paso de pelota-raza interior (BPFI). El BPFI se puede calcular utilizando

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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">BPFI</mi>
</mrow>
</msub>
<mtext></mtext>
<mo stretchy="false">=</mo>
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<mi mathvariant="italic">n</mi>
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<mo>×</mo>
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<mi mathvariant="italic">f</mi>
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<mi mathvariant="normal">Pin</mi>
<mtext></mtext>
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<mn>2</mn>
<mtext></mtext>
</mrow>
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<mrow>
<mo>(</mo>
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<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
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<mrow>
<mi mathvariant="italic">d</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi mathvariant="italic">p</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mi mathvariant="normal">cos</mi>
<mtext></mtext>
<mi>θ</mi>
<mtext></mtext>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</math>
.

bpfi = n*fPin/2*(1 + d/p*cosd(thetaDeg))
bpfi = 104.4889 

Modele cada impacto como un sinusoide de 3 kHz con una ventana de Kaiser. El defecto causa una serie de impactos de 5 milisegundo en el rodamiento. Los impulsos en las primeras etapas de los pozos y las espinas cubren un amplio rango de frecuencias de hasta aproximadamente 100 kHz [2].

fImpact = 3000; tImpact = 0:1/fs:5e-3-1/fs; xImpact = sin(2*pi*fImpact*tImpact).*kaiser(length(tImpact),40)';

Haga que el impacto sea periódico, Convolving con una función de peine. Desde

<math display="inline">
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<mrow>
<mi mathvariant="normal">A</mi>
</mrow>
<mrow>
<mn>1</mn>
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</msub>
</mrow>
</math>
está más cerca del rodamiento, ajuste la amplitud del impacto de tal forma que sea prominente con respecto a la señal de vibración de la caja de cambios grabada por
<math display="inline">
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<msub>
<mrow>
<mi mathvariant="normal">A</mi>
</mrow>
<mrow>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</math>
.

xComb = zeros(size(t)); xComb(1:round(fs/bpfi):end) = 1; xBper = 0.33*conv(xComb,xImpact,'same');

Visualice la señal de impacto.

figure plot(t,xBper) xlim([0 0.05]) xlabel('Time (s)') ylabel('Acceleration') title('Impacts Due to Local Fault on the Inner Race of the Bearing')

Añada el fallo de rodamiento periódico a la señal de vibración de la caja de cambios sana.

vNoBFaultNoisy = vNoFault + randn(size(t))/5; vBFaultNoisy = xBper + vNoFault + randn(size(t))/5;

Computa los espectros de las señales. Visualice el espectro a frecuencias más bajas. Cree una rejilla de los diez primeros armónicos BPFI.

pspectrum([vBFaultNoisy' vNoBFaultNoisy' ],fs,'FrequencyResolution',1,'FrequencyLimits',[0 10*bpfi]) legend('Damaged','Healthy') title('Bearing Vibration Spectra') grid off  harmImpact = (0:10)*bpfi; [X,Y] = meshgrid(harmImpact,ylim);  hold on plot(X/1000,Y,':k') legend('Healthy','Damaged','BPFI harmonics') xlim([0 10*bpfi]/1000) hold off

En el extremo inferior del espectro, el eje y las frecuencias de malla y sus órdenes oscurecen otras características. El espectro del rodamiento sano y el espectro del rodamiento dañado son indistinguibles. Esta falla resalta la necesidad de un enfoque que pueda aislar fallas en los rodamientos.

BPFI depende de la relación

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<mi mathvariant="italic">d</mi>
</mrow>
<mo>/</mo>
<mrow>
<mi mathvariant="italic">p</mi>
</mrow>
</mrow>
</mrow>
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y el coseno del ángulo de contacto
<math>
<mi>θ</mi>
</math>
. Una expresión irracional para BPFI implica que los impactos del rodamiento no son sincrónicos con un número entero de rotaciones de eje. La función no es útil en este caso porque es el promedio de los impactos.tsa Los impactos no se encuentran en la misma ubicación en cada segmento promediado.

La función (espectro de envolvente) realiza la demodulación de amplitud y es útil para extraer información sobre impactos de alta frecuencia.envspectrum

Computa y traza las señales de envolvente y sus espectros. Compare los espectros de envolvente para las señales con y sin la falla del rodamiento. Visualice el espectro a frecuencias más bajas. Cree una rejilla de los diez primeros armónicos BPFI.

figure envspectrum([vNoBFaultNoisy' vBFaultNoisy'],fs) xlim([0 10*bpfi]/1000) [X,Y] = meshgrid(harmImpact,ylim);  hold on plot(X/1000,Y,':k') legend('Healthy','Damaged','BPFI harmonics') xlim([0 10*bpfi]/1000) hold off

Observe que los picos BPFI no son prominentes en el espectro envolvente porque la señal está contaminada por ruido. Recuerde que realizar el ruido de salida al promedio no es útil para el análisis de fallas en los rodamientos porque también hace un promedio de las señales de impacto.tsa

La función ofrece un filtro integrado que se puede utilizar para eliminar el ruido fuera de la banda de interés.envspectrum Aplicar un filtro de paso de banda de orden 200 centrado en 3,125 kHz y 4,167 kHz de ancho.

Fc = 3125; BW = 4167;  envspectrum([vNoBFaultNoisy' vBFaultNoisy'],fs,'Method','hilbert','FilterOrder',200,'Band',[Fc-BW/2 Fc+BW/2])     harmImpact = (0:10)*bpfi; [X,Y] = meshgrid(harmImpact,ylim);  hold on plot(X/1000,Y,':k') legend('Healthy','Damaged','BPFI harmonics') xlim([0 10*bpfi]/1000) hold off

El espectro de envolvente aporta eficazmente el contenido de la banda de paso a la banda base, y por lo tanto muestra la presencia de picos prominentes en los armónicos BPFI por debajo de 1 kHz. Esto ayuda a concluir que la carrera interna del rodamiento está potencialmente dañada.

En este caso, el espectro de frecuencias del rodamiento defectuoso muestra claramente los armónicos BPFI modulados por la frecuencia de impacto. Visualice este fenómeno en los espectros, cerca de la frecuencia de impacto de 3 kHz.

figure  pspectrum([vBFaultNoisy' vNoBFaultNoisy'],fs,'FrequencyResolution',1,'FrequencyLimits',(bpfi*[-10 10]+fImpact)) legend('Damaged','Healthy') title('Bearing Vibration Spectra')

Observe que la separación en la frecuencia entre los picos es igual a BPFI.

Conclusiones

En este ejemplo se utilizó el promedio de tiempo sincrónico para separar las señales de vibración asociadas tanto a un piñón como a un engranaje. Además, también atenuado ruido aleatorio.tsa En los casos de velocidad fluctuante (y carga [2]), el seguimiento de órdenes se puede utilizar como un precursor para remuestrear la señal en términos de ángulo de rotación del eje.tsa El promedio de tiempo sincrónico también se utiliza en condiciones experimentales para atenuar los efectos de pequeños cambios en la velocidad del eje.

El análisis de frecuencia de banda ancha puede utilizarse como un buen punto de partida en el análisis de fallas de los rodamientos [3]. Sin embargo, su utilidad es limitada cuando los espectros en el vecindario de las frecuencias de impacto del rodamiento contienen contribuciones de otros componentes, tales como armónicos más altos de las frecuencias de malla de engranaje en una caja de cambios. El análisis de sobres es útil en tales circunstancias. La función se puede utilizar para extraer señales de envolvente y espectros para rodamientos defectuosos, como un indicador de desgaste del rodamiento y daños.envspectrum

Referencias

  1. Scheffer, Cornelius, y Paresh Girdhar. Amsterdam:Practical Machinery Vibration Analysis and Predictive Maintenance. Elsevier, 2004.

  2. Randall, Robert Bond. Chichester, Reino Unido:Vibration Based Condition Monitoring: Industrial, Aerospace and Automotive Applications. John Wiley e hijos, 2011.

  3. Lacey, s. j. (Desde: http://www.maintenanceonline.co.uk/maintenanceonline/content_images/p32-42%20Lacey%20paper%20M&AM.pdf)An Overview of Bearing Vibration Analysis.

  4. Brandt, Anders. .Noise and Vibration Analysis: Signal Analysis and Experimental Procedures Chichester, Reino Unido: John Wiley e hijos, 2011.