Machine diagnostics based on blind signal extraction and novelty detection using non-stationary vibration signals

Hoy en día el monitoreo de condición de maquinaria rotativa ha comenzado a ser un tema importante para la industria porque permite al mismo tiempo reducir daños accidentales y mejorar el rendimiento de las maquinas. Esta herramienta, conocida también como Mantenimiento basado en condición se basa en la evaluación adecuada de la salud de la maquinaria, empleando una serie de mediciones como vibraciones mecánicas. No obstante, la gran mayoría de máquinas en ambientes industriales reales utilizan piezas únicas, por lo cual no es posible inducir o simular fallas, haciendo infactible coleccionar datos útiles de la maquina bajo condiciones de daño. Además, en muchos casos, las condiciones de operación de la maquina se rigen dependiendo de los cambios de la velocidad o carga, lo cual incrementa la dificultad del análisis tradicional basado en normas ISO, y oculta información relevante de la salud de máquina. Bajo esa perspectiva, este documento presenta una metodología de diagnóstico de maquinaria basada en el análisis de señales de vibración no estacionarias, incluyendo las etapas de detección, separación e identificación de las posibles fallas. Particularmente, la metodología propuesta está compuesta por las mismas etapas que cualquier procedimiento de diagnóstico de fallas pero en un orden diferente. Primero, se propone un modelo de seguimiento de orden (Order Tracking - OT en inglés) para descomponer la señal en un conjunto de componentes espectrales de banda angosta, los cuales capturan la información asociada con las condiciones de operación. En ese sentido, el modelo OT propuesto brinda la posibilidad de extraer tanto la velocidad del eje de referencia cuando ´esta medida no es disponible. Segundo, se propone una novedosa metodología para detección de fallas, llamada detección de fallas con localización en frecuencia, la cual se basa en técnicas de detección de atípicos (Novelty Detection en inglés) y usa clasificadores de una clase para describir el rendimiento normal de la máquina. La metodología propuesta utiliza los componentes de orden, obtenidos usando el modelo OT, como nuevas pseudo-observaciones de la señal de vibración, y se emplea un esquema de clasificación, como etapa posterior, con el fin de determinar si cualquiera de las nuevas observaciones puede ser catalogada como un atípico. En consecuencia, a cada componente de orden se le asigna una etiqueta que puede tomar dos valores: normal o atípico. La ventaja de esta metodología se centra en el hecho que permite determinar el rango de frecuencia donde se encuentra una falla, reduciendo el tiempo de búsqueda y brindando información útil al personal de mantenimiento, que en muchos casos no tiene conocimientos especializados para este tipo de análisis. Finalmente, se analizan las propiedades cicloestacionarias de los componentes de orden y, mediante inspección visual, se identifican distintos tipos de falla relacionados con defectos en rodamientos. Con el uso de la metodología propuesta es posible detectar de una forma efectiva que y cuales fallas puede estar experimentando la máquina, considerando escenarios complejos donde las condiciones de operación son cambiantes a través del tiempo. Varios experimentos son discutidos, desde bancos de prueba de laboratorio hasta estudios de caso tales como la línea de propulsión de un barco, turbinas de viento, sistemas de engranajes y motores de combustión interna, donde el modelo OT propuesto fue probado para estimar la velocidad instantánea. Otro hallazgo significativo se basa en la definición de las propiedades cíclicas que tienen los componentes de orden, ya que esto abre la posibilidad de emplear el modelo propuesto como una técnica de descomposición para separar componentes estacionarias y cicloestacionarios cuando las condiciones de operación de la máquina son constantes. En conclusión, la metodología propuesta es una herramienta prometedora en el área de monitoreo de condición de máquinas rotativas

• Autores: Cardona Morales, Oscar
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/56722
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56722; http://bdigital.unal.edu.co/52634/
• Palabra clave: 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Maquinaria rotativa - monitoreo de condición; Seguimiento de orden; Extraccion de señales ocultas; Detección de atípicos; Señales de vibración no estacionarias; Rotating machinery - condition monitoring; Order tracking; Blind signal extraction; Novelty detection; Non-stationary vibration signals
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional