Pronóstico de vida útil remanente en rodamientos con base en la estimación de la probabilidad de la degradación

La demanda de energía eléctrica por parte del sector industrial global solo crece, y se ve afectada fundamentalmente por el hecho que los rodamientos instalados en los motores eléctricos industriales se constituyen en el modo primario de fallo que afecta dicho consumo energético. Por tanto, la demanda de mantenimiento eficiente en motores eléctricos es crítica. Como solución, típicamente se ha empleado el mantenimiento preventivo como filosofía para la gestión de activos donde se busca maximizar la operación mediante inspecciones de rutina con mayor frecuencia cuando se exhiben anomalías, pero esto conlleva a un aumento en la probabilidad de falla debido a la intervención continua y el error humano inherente. Este documento de tesis doctoral presenta un marco integrado de diagnóstico y pronóstico para tratar con la vida útil remanente en rodamientos, con base en la estimación de la probabilidad de la degradación sujeta a modos de fallos definidos y severidades inducidas. Los enfoques metodológicos presentados incorporan análisis de vibración, para apoyar activamente el diagnóstico de fallos de forma no destructiva ni invasiva de máquinas rotativas en etapas tempranas, pero suponen un desafío con respecto a las propiedades de la señal, por ejemplo, su alto componente dinámico y de no estacionariedad. Se trabaja bajo una metodología que supone degradación de rodamientos evidenciada por una serie de estados discretos que representan efectivamente la dinámica y no estacionariedad del proceso de fallo. El conocimiento empírico previo también se incorpora dentro del sistema integrado para la clasificación de fallos y severidades. En definitiva, la metodología propuesta caracteriza diferentes firmas de falla en rodamientos empleando señales de vibración y varios dominios de representación de señales, con el propósito de tratar con la naturaleza estocástica y relaciones complejas en los datos concernientes a fallos y severidades. En la selección de características, se lleva a cabo un estudio sobre fusión y selección de dominios y características para la representación de señales, con el fin de discriminar la información relevante. Específicamente, aquí se presentan esquemas de fusión y selección basados en procedimientos de relevancia forward y backward, así como un enfoque estocástico de selección de características. Estas técnicas están destinadas a resaltar las características relevantes de múltiples dominios de las señales de vibración para las tareas de diagnóstico de fallos y evaluación de severidad, al mismo tiempo que se reduce la dimensionalidad de los datos. Para la etapa de entrenamiento, los enfoques se basan en sistemas estocásticos relacionados con la estimación de la probabilidad de un conjunto de estados discretos, tales como: Modelos Ocultos de Markov con observación discreta, Modelos Ocultos de Markov con observación continua y Modelos Ocultos de Markov Jerárquicos. El marco de diagnóstico y pronóstico integrado también se prueba como una herramienta de análisis de relevancia de características para discriminar múltiples condiciones de salud en rodamientos con caracterización multi-dominio. Los resultados logrados sobre una base de datos pública demuestran que los sistemas propuestos superan los algoritmos del estado-del-arte en cuanto a la cantidad de características seleccionadas y la eficiencia de la clasificación. Además, los resultados de las pruebas experimentales y los procedimientos de validación enseñan que el enfoque propuesto tiene la capacidad de proporcionar una advertencia de condiciones anormales del sistema mediante la identificación de las etapas tempranas de las condiciones de fallo. Las metodologías propuestas y técnicas analíticas desarrolladas en esta investigación para el pronóstico a largo plazo de la vida útil remanente se pueden aplicar en una gran variedad de contextos

A Digital Triplet for Utilizing Offline Environments to Train Condition Monitoring Systems for Rolling Element Bearings

Manufacturing competitiveness is related to making a quality product while incurring the lowest costs. Unexpected downtime caused by equipment failure negatively impacts manufacturing competitiveness due to the ensuing defects and delays caused by the downtime. Manufacturers have adopted condition monitoring (CM) techniques to reduce unexpected downtime to augment maintenance strategies. The CM adoption has transitioned maintenance from Breakdown Maintenance (BM) to Condition-Based Maintenance (CbM) to anticipate impending failures and provide maintenance actions before equipment failure. CbM is the umbrella term for maintenance strategies that use condition monitoring techniques such as Preventive Maintenance (PM) and Predictive Maintenance (PdM). Preventive Maintenance involves providing periodic checks based on either time or sensory input. Predictive Maintenance utilizes continuous or periodic sensory inputs to determine the machine health state to predict the equipment failure. The overall goal of the work is to improve bearing diagnostic and prognostic predictions for equipment health by utilizing surrogate systems to generate failure data that represents production equipment failure, thereby providing training data for condition monitoring solutions without waiting for real world failure data. This research seeks to address the challenges of obtaining failure data for CM systems by incorporating a third system into monitoring strategies to create a Digital Triplet (DTr) for condition monitoring to increase the amount of possible data for condition monitoring. Bearings are a critical component in rotational manufacturing systems with wide application to other industries outside of manufacturing, such as energy and defense. The reinvented DTr system considers three components: the physical, surrogate, and digital systems. The physical system represents the real-world application in production that cannot fail. The surrogate system represents a physical component in a test system in an offline environment where data is generated to fill in gaps from data unavailable in the real-world system. The digital system is the CM system, which provides maintenance recommendations based on the ingested data from the real world and surrogate systems. In pursuing the research goal, a comprehensive bearing dataset detailing these four failure modes over different collection operating parameters was created. Subsequently, the collections occurred under different operating conditions, such as speed-varying, load-varying, and steadystate. Different frequency and time measures were used to analyze and identify differentiating criteria between the different failure classes over the differing operating conditions. These empirical observations were recreated using simulations to filter out potential outliers. The outputs of the physical model were combined with knowledge from the empirical observations to create ”spectral deltas” to augment existing bearing data and create new failure data that resemble similar frequency criteria to the original data. The primary verification occurred on a laboratory-bearing test stand. A conjecture is provided on how to scale to a larger system by analyzing a larger system from a local manufacturer. From the subsequent analysis of machine learning diagnosis and prognosis models, the original and augmented bearing data can complement each other during model training. The subsequent data substitution verifies that bearing data collected under different operating conditions and sizes can be substituted between different systems. Ostensibly, the full formulation of the digital triplet system is that bearing data generated at a smaller size can be scaled to train predictive failure models for larger bearing sizes. Future work should consider implementing this method for other systems outside of bearings, such as gears, non-rotational equipment, such as pumps, or even larger complex systems, such as computer numerically controlled machine tools or car engines. In addition, the method and process should not be restricted to only mechanical systems and could be applied to electrical systems, such as batteries. Furthermore, an investigation should consider further data-driven approximations to specific bearing characteristics related to the stiffness and damping parameters needed in modeling. A final consideration is for further investigation into the scalability quantities within the data and how to track these changes through different system levels

Applied Mathematics to Mechanisms and Machines

This book brings together all 16 articles published in the Special Issue "Applied Mathematics to Mechanisms and Machines" of the MDPI Mathematics journal, in the section “Engineering Mathematics”. The subject matter covered by these works is varied, but they all have mechanisms as the object of study and mathematics as the basis of the methodology used. In fact, the synthesis, design and optimization of mechanisms, robotics, automotives, maintenance 4.0, machine vibrations, control, biomechanics and medical devices are among the topics covered in this book. This volume may be of interest to all who work in the field of mechanism and machine science and we hope that it will contribute to the development of both mechanical engineering and applied mathematics