Publicación: Comparación de señales de vibración y emisión acústica para la detección de diente roto mediante la transformada rápida de Fourier, transformada Hilbert y Cepstrum
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2022
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Universidad Nacional de Educación a Distancia (España), Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica
Resumen
En la industria las cajas de engranajes se utilizan ampliamente como sistemas de transmisión de potencia. Por lo tanto, debe estar en condiciones nominales de operación, de ahí la necesidad de monitorear la condición mediante técnicas predictivas como: emisión acústica y vibraciones. En consecuencia, la detección temprana de los posibles modos de fallo y la evaluación de su gravedad en estos equipos es un campo de investigación significativo. Este artículo aprovecha las técnicas de monitoreo de la condición (emisión acústica, análisis de vibraciones), para compararlas en la detección de diente roto con tres niveles de severidad mediante la similitud de espectros de vibración resultantes del procesamiento de las señales mediante la transformada rápida de Fourier, transformada de Hilbert y Cepstrum. Para ello se utiliza una metodología compuesta de dos fases: la primera de adquisición de señales de vibración y emisión acústica, que va desde el acondicionamiento del banco de vibraciones hasta el levantamiento de las bases de datos en condiciones normales y con fallo. La segunda fase correspondiente a la comparación de señales inicia con el ingreso de la señal al software de procesamiento de datos (MatLab), que permiten contrastar los espectros en lo que respecta a frecuencias y amplitudes entre señales de vibración y emisión acústica mediante la visualización de espectros y tabulación de datos. Los resultados muestran que se tuvo una mayor información para la identificación de la severidad de fallo en diente roto mediante el uso de la transformada de Hilbert y análisis Cepstrum para señales de vibración y emisiones acústicas, debido a que la amplitud de engrane (GMF) incrementa a medida que el nivel de severidad se acrecienta.
In industry gearboxes are widely used as power transmission systems. Therefore, it must be in nominal operating conditions, hence the need to monitor the condition using predictive techniques such as: acoustic emission and vibrations. Consequently, the early detection of possible failure modes and the assessment of their severity in these equipment is a significant field of research. This article takes advantage of condition monitoring techniques (acoustic emission, vibration analysis), to compare them in the detection of broken tooth with three levels of severity by comparing vibration spectra resulting from signal processing using the fast Fourier transform, Hilbert transform and Cepstrum. For this, a methodology composed of two phases is used: the first of acquisition of vibration signals and acoustic emission, which goes from the conditioning of the vibration bank to the lifting of the databases under normal conditions and with failure. The second phase corresponding to the comparison of signals begins with the entry of the signal into the data processing software (MatLab), which allows to compare the spectra in terms of frequencies and amplitudes between vibration signals and acoustic emission through the visual comparison of spectra and tabulation of data. The results show that more information was obtained for the identification of the severity of failure in broken tooth through the use of the Hilbert transform and Cepstrum analysis for vibration signals and acoustic emissions, because the gear amplitude (GMF) increases as the level of severity increases.
In industry gearboxes are widely used as power transmission systems. Therefore, it must be in nominal operating conditions, hence the need to monitor the condition using predictive techniques such as: acoustic emission and vibrations. Consequently, the early detection of possible failure modes and the assessment of their severity in these equipment is a significant field of research. This article takes advantage of condition monitoring techniques (acoustic emission, vibration analysis), to compare them in the detection of broken tooth with three levels of severity by comparing vibration spectra resulting from signal processing using the fast Fourier transform, Hilbert transform and Cepstrum. For this, a methodology composed of two phases is used: the first of acquisition of vibration signals and acoustic emission, which goes from the conditioning of the vibration bank to the lifting of the databases under normal conditions and with failure. The second phase corresponding to the comparison of signals begins with the entry of the signal into the data processing software (MatLab), which allows to compare the spectra in terms of frequencies and amplitudes between vibration signals and acoustic emission through the visual comparison of spectra and tabulation of data. The results show that more information was obtained for the identification of the severity of failure in broken tooth through the use of the Hilbert transform and Cepstrum analysis for vibration signals and acoustic emissions, because the gear amplitude (GMF) increases as the level of severity increases.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
señal de vibración, emisión acústica, transformada de Fourier, transformada de Hilbert y Cepstrum
Citación
Centro
E.T.S. de Ingenieros Industriales
Departamento
Mecánica