Diagnóstico de fallas en rodamientos utilizando vibraciones mecánicas

RESUMEN: En este trabajo se estudian los efectos que el desbalanceo, la desalineación y los cambios en la cantidad de lubricante causan en los parámetros de vibración de aceleración comúnmente utilizados en el diagnóstico de fallas tempranas de rodamientos. Esta investigación plantea un procedimiento de asignación de alarmas tempranas a fallas en rodamientos que puede utilizarse en cualquier sistema, el cual se basa en el seguimiento de valores globales en bandas alrededor de la frecuencia de falla del defecto en la envolvente de aceleración, parámetros como HFD muy sensible al defecto y también el seguimiento de variables poco sensibles al defecto y muy sensibles a las demás anomalías de forma que pueda hacerse un diagnóstico integral y temprano con valores globales. Entre los métodos estudiados se encuentran: el análisis espectral, el estudio de valores globales de la medición de la aceleración con diferentes procesamientos como la detección de alta frecuencia HFD, la envolvente de aceleración ENV, la curtosis K, el factor de cresta FC, la asimetría de la señal Ske, entre otros parámetros propuestos por los autores. Para realizar la evaluación de los parámetros se construyó un banco experimental y se diseñó un experimento factorial multinivel (24) donde los factores fueron: daño del rodamiento, desequilibrio, desalineación cambio en la cantidad de lubricante. Se realizaron 3 réplicas (48 unidades experimentales). En los análisis estadististicos empleados para analizar la respuesta de los parámetros al defecto encontramos, distancia de Fisher para diferencia de medias, diagramas Pareto de efecto estandarizado, regresiones logísticas y análisis de funciones discriminantes

Optimisation de la Maintenance Conditionnelle Des Systèmes Mécaniques par Analyse Vibratoire

Industrial installations are becoming increasingly complex. Monitoring their condition is essential for ensuring system safety, achieving cost savings, and enhancing productivity. This necessitates the utilization of sophisticated and highly effective monitoring techniques. In this context, the first objective of this work is to experimentally understand the phenomenon of vibrations within rotating machines, as well as to concretize of certain common defects such as imbalances and bearing faults. However, the most fundamental aspect of this work lies in the development of a new and highly effective diagnostic approach for the early and accurate detection of bearing faults, based on transfer learning. To achieve this goal, firstly, a test bench was designed and built, capable of simulating several mechanical failures. On the other hand, we developed a simple and economic data acquisition system for our project using an Arduino UNO microcontroller and an accelerometer (ADXL-345). Second, our study examines the partial knowledge transfer, for the diagnosis of bearing faults, by freezing layers in varying proportions to leverage both freeze and fine-tuning strategies. To evaluate the proposed strategy, three pre-trained models are used, namely ResNet-50, GoogLeNet and SqueezeNet. Each network is trained using three different optimizers: SGD, Adam and RMSprop. We evaluate the performance of the suggested technique in terms of defect classification rate, specificity, precision, and training time. The classification results obtained using the CWRU datasets show that the proposed technique reduces the training time while improving diagnostic accuracy, thereby improving the performance of bearing fault diagnosi