Cookie Consent by FreePrivacyPolicy.com ‘Desarrollo de un sistema de monitoreo de condición de maquinaria rotativa – Aplicación a rodamientos de apoyo de ejes ferroviarios’

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Tesis Doctoral de César Soto Ocampo desarrollada en CITEF dirigida por José Manuel Mera Sánchez de Pedro

“Desarrollo de un sistema de monitoreo de condición de maquinaria rotativa – Aplicación a rodamientos de apoyo de ejes ferroviarios” es el título de la tesis doctoral por la que César Soto Ocampo ha obtenido su doctorado en Ingeniería Industrial con la máxima calificación de Sobresaliente Cum Laude.


‘Desarrollo de un sistema de monitoreo de condición de maquinaria rotativa – Aplicación a rodamientos de apoyo de ejes ferroviarios’
 
 
 

(22/05/2023)  

La tesis se ha desarrollado en el Centro de Investigación en Tecnologías Ferroviarias, CITEF, bajo la dirección del profesor José Manuel Mera Sánchez de Pedro, de la Escuela Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad Politécnica de Madrid.

La investigación de esta tesis se dirige a la implementación de estrategias de monitoreo de condición, para evaluar el estado de rodamientos de cajas de grasa ferroviarias. El principal objetivo es emplear parámetros de pronta aparición, como son las señales de vibración, a partir de las cuales sea posible identificar la presencia de anomalías con la suficiente anticipación. Ello permite desarrollar un plan de mantenimiento adaptado al estado de cada elemento, y reducir tiempos y costes de actuación, así como de paradas inesperadas y riesgos y costes asociados a fallos.

La revisión inicial de la literatura mostró que las principales barreras que limitan la implementación de las estrategias de monitoreo de condición (basadas en señales de vibración) recaen sobre el coste que representa los diferentes equipos de registro y la complejidad de las diferentes metodologías de diagnóstico. Frente a esto, la Tesis se centra en eliminar esas dificultades desarrollando, por un lado, un sistema de adquisición de datos basado en componentes de bajo coste y con altas prestaciones y, por otro lado, una metodología de diagnóstico intuitiva y de fácil implementación basada en mapas de contorno.

Sistema de Adquisición de Datos (DaQ)

En el desarrollo del DaQ se han considerado los requerimientos indispensables para analizar el estado de rodamientos mediante el análisis de vibración. Uno de los principales objetivos es la instrumentación de las cuatro cajas de grasa de un bogie, por lo que se requiere de al menos cuatro canales de registro. De igual manera, se considera que posea una resolución de 16 Bits, comparable con equipos comerciales. Así mismo, es necesario considerar la frecuencia de muestreo que debe cumplir el equipo para la adquisición de señales de vibración de rodamientos es de 50kHz en cada uno de sus canales. Finalmente, que sea un módulo completo de DaQ, conformada por una Unidad CPU y tarjeta de conversión.

Para cumplir con estas prestaciones, en este trabajo se ha utilizado como unidad CPU un ordenador de placa única Raspberry Pi 3 B+ (RPi), dado las ventajas que presenta, posee un sistema operativo independiente, es compatible con varios leguajes de programación, el almacenamiento de datos se realiza en la memoria interna de la RPi, y la característica más representativa, es que permite una conexión remota.

Módulo completo de adquisición de datos.

 

En cuanto a la tarjeta de conversión, se ha incorporado cuatro canales de registro vinculados a un multiplexor, el cual se encargará de comandar la conexión de cada uno de los canales conectados, y retener los datos hasta que el conversor de 16 bits de resolución realice su trabajo. Cabe recalcar que, el software de control y gestión de captura de datos se encuentra instalado en la memoria de la RPi, por lo que es posible realizar este control por conexión remota.

Para evaluar el funcionamiento de esta DaQ se han realizado algunas tareas de validación, tanto capturando señales de ondas conocidas y señales de vibración asociadas al estado de rodamientos. Donde en cada uno de los casos, se observó gran desempeño en la captura de los datos, tanto en la identificación de la frecuencia de la onda conocida, asi como en la evaluación de la frecuencia y modos de fallos clásicos de los componentes del rodamiento evaluados. Estas pruebas de evaluación han permitido determinar las prestaciones máximas de trabajo, alcanzando una frecuencia de muestreo de hasta 200kHz. A partir de lo cual, se demuestra la posibilidad del desarrollo de equipos de adquisición de datos de bajo coste y con altas prestaciones, asi como, la viabilidad de implementarlo en tareas de monitoreo de la condición de un rodamiento.

A continuación, se presenta las principales características del DaQ desarrollado en este estudio:

  • 16 bits de resolución,
  • Alimentación de 5V,
  • 4 canales de registro,
  • Alta frecuencia de muestreo en cada canal,
  • Almacenamiento directo de datos,
  • Control de la captura de datos por remoto,
  • Equipo portable y de fácil implementación,
  • Equipo multipropósito,
  • Bajo coste.

 

Metodología de Diagnóstico

Como bases conceptuales de esta metodología se han considerado los siguientes criterios:
· Fundamentos oscilatorios de los rodamientos. Este equipo presenta una firma de vibración propia, creada por la interacción de los componentes que lo conforman. De esta forma, se establece una relación entre el estado de la superficie de dichos componentes y la amplitud de su frecuencia de trabajo.

· Características constructivas de los mapas de contorno. Estas ilustraciones han sido ampliamente utilizadas para caracterizar entornos a diferentes niveles de altura (como en topografía, meteorología, navegación, etc.), mediante la incorporación de isolíneas. A partir de lo cual, es posible establecer una relación de las tres variables que describen dicho entorno o espacio.

Esta Tesis emplea los mapas de contorno para caracterizar diferentes registros que describan el comportamiento del rodamiento a lo largo del tiempo (ver Figura 2), estableciendo una relación entre la frecuencia de falla, su amplitud y el nivel de falla en el que se encuentra. De esta manera, futuros estados del rodamiento pueden ser evaluados en función de la caracterización de los mapas de evolución de falla previamente construidos. Además, esta metodología se ha complementado con modelos de predicción basados en regresiones lineales múltiples, haciendo posible definir el nivel de falla en el que se encuentra y la magnitud de dicha falla.

Construcción de mapas de la evolución de la falla de los componentes del rodamiento.

 

La validación de esta metodología se ha desarrollado en dos fases. En una primera instancia se han construido los respectivos mapas de evolución de falla, se ha estimado el modelo de predicción, y finalmente se han realizado pruebas de precisión de diagnóstico, empleando registros de un primer ensayo. Lo cual ha permitido alcanzar un 91% de precisión en el diagnóstico del caso de estudio.

Finalmente, estos mapas de evolución de falla y modelo de predicción han sido empleados para evaluar registros de un segundo ensayo con diferentes magnitudes de falla. Donde se ha observado gran desempeño de la metodología en el diagnóstico.

Esto demuestra que los mapas de contorno son una potente herramienta para caracterizar el comportamiento de los componentes del rodamiento, y al vincularla con modelos de predicción se puede establecer una relación no solo con el nivel de falla, sino también con el área afectada. Una de las propiedades más representativas de la metodología, es la fiabilidad en el diagnóstico de registros entre estado óptimo de funcionamiento y con presencia de anomalías, donde en ninguno de los casos analizados han existido falsos positivos ni falsos negativos. A esto se suma que es una técnica ilustrativa, por lo que es fácil de interpretar, y no requiere de un alto nivel de capacitación por parte del analista.

Publicaciones

La investigación desarrollada en esta tesis ha dado lugar a las siguientes publicaciones:


Artículos
· Soto-Ocampo, C. R., Mera, J. M., Cano-Moreno, J. D., & Garcia-Bernardo, J. L. (2020). Low-Cost, High-Frequency, Data Acquisition System for Condition Monitoring of Rotating Machinery through Vibration Analysis-Case Study. Sensors, 20(12), Article 12. https://doi.org/10.3390/s20123493. SJR 0.8 (Q1)

· Soto-Ocampo, C. R., Cano-Moreno, J. D., Mera, J. M., & Maroto, J. (2021a). Bearing Severity Fault Evaluation Using Contour Maps—Case Study. Applied Sciences, 11(14), Article 14. https://doi.org/10.3390/app11146452. SJR 0.51 (Q2)

Congresos Internacionales
· Soto-Ocampo, C. R., Cano Moreno, J. D., & Mera, J. M. (2022). Construction of fault evolution maps for railway bearing damage level assessment. 213, 67-79. https://doi.org/10.2495/CR140351

· Soto-Ocampo, C. R., Cano-Moreno, J. D., Mera, J. M., & Gil González, R. (2022). Método de diagnóstico de fallas de rodamientos basado en mapas de contorno. 2, 172-183. https://doi.org/10.5944/bicim2022.333

Bases de Datos:
· Soto-Ocampo, C., Mera, J., Cano-Moreno, J., & Garcia, José. (2020). Bearing Database, Induced Failure Test Data on Rolling Elements of a Spherical Roller Bearing (FAG 22205E1KC3) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.3898942

· Soto-Ocampo, C. R., Cano-Moreno, J. D., Mera, J. M., & Maroto, J. (2021b). Bearing Database—Combined Failure, Failure-induced vibration recordings on outer race and rolling elements of a spherical roller bearing (FAG 22205E1KC3) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5084405.