Detección de fallos en engranajes a través del análisis de firma de corriente del motor

Chingal Imaicela, David, Villacís Marín, Mauricio, Sánchez Loja, Rene, Cabrera Mendieta, Diego y Cerrada Lozada, Mariela(2022) .Detección de fallos en engranajes a través del análisis de firma de corriente del motor. XV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica.En: Universidad Politécnica de Madrid. (2022-11-22)

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Título de la Conferencia XV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica
Fecha de inicio de la Conferencia 2022-11-22
Fecha fín de la Conferencia 2022-11-24
Lugar de la Conferencia Universidad Politécnica de Madrid
Fecha de presentación de la Ponencia 2022
Titulo Detección de fallos en engranajes a través del análisis de firma de corriente del motor
Autor(es) Chingal Imaicela, David
Villacís Marín, Mauricio
Sánchez Loja, Rene
Cabrera Mendieta, Diego
Cerrada Lozada, Mariela
Materia(s) Ingeniería Mecánica
Resumen Las máquinas rotativas que generalmente trabajan 24 horas pueden fallar causando pérdidas económicas para la empresa. Por tal motivo, se emplean técnicas de mantenimiento para la detección a tiempo de estos fallos. Siendo el monitoreo de la condición una de las técnicas empleadas, donde a través de la medición de magnitudes mecánicas, eléctricas o la realización de ensayos no destructivos se puede determinar la condición de los elementos que componen los sistemas mecánicos. Es así que el presente proyecto trata sobre el análisis de las firmas de corriente del motor (AFCM) empleado para realizar la detección de fallos en una caja de engranajes, siendo estos fallos los de rotura de diente y picadura de diente a distintos niveles de severidad. La metodología implementada consiste en realizar la adquisición de señales de corriente provenientes del motor, estas señales son adquiridas con la maquina trabajando en una primera instancia en condición normal (sin fallas) y luego trabajando en condición con fallos implantados artificialmente. Una vez adquiridas las señales estas son procesadas mediante la Transformada Rápida de Fourier, posteriormente se realiza un análisis de los espectros de frecuencia donde se determina las frecuencias características de la máquina y mediante la comparación de los espectros se puede determinar la condición de la máquina. Los resultados obtenidos muestran que se genera un cambio en el espectro de frecuencia dependiendo del fallo analizado, además se puede observar que este espectro se ve modificado en función de la severidad del fallo, pudiendo utilizarse esta metodología para detectar fallos con una severidad leve a una severa.
Abstract Rotating machines that generally work 24 hours a day can fail, causing economic losses for the company. For this reason, maintenance techniques are used for the early detection of these failures. Condition monitoring is one of the techniques used, where through the measurement of mechanical and electrical magnitudes or the performance of non-destructive tests, the condition of the elements that make up the mechanical systems can be determined. Thus, the present project deals with the analysis of motor current signatures (AFCM) used to detect faults in a gearbox, being these faults tooth breakage and tooth pitting at different levels of severity. The implemented methodology consists of acquiring current signals from the motor, these signals are acquired with the machine working in a first instance in normal condition (without faults) and then working in condition with artificially implanted faults. Once the signals are acquired, they are processed by means of the Fast Fourier Transform, then an analysis of the frequency spectra is performed where the characteristic frequencies of the machine are determined and through the comparison of the spectra the condition of the machine can be determined. The results obtained show that a change in the frequency spectrum is generated depending on the failure analyzed, it can also be observed that this spectrum is modified depending on the severity of the failure, this methodology can be used to detect failures with a mild to severe severity.
Palabra clave AFCM
firmas de corriente
mantenimiento basado en la condición
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España)
Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica
Fecha 2022
Formato application/ms-word
Identificador bibliuned:congresoCIBIM-2022UPMEspana-Mcerrada
https://doi.org/10.5944/bicim2022.321
Idioma spa
Versión de la publicación publishedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso conferenceObject
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
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Creado: Wed, 08 Feb 2023, 21:08:44 CET