Diseño de una interfaz en LabVIEW para el análisis de vibraciones mecánicas en máquinas rotativas.

In recent years, the study of mechanical vibrations has been increasing due to the enormous advantages that can be obtained with the measurement of variables related to this field, allowing significant savings in the area of maintenance and production. With the use of sensors, data acquisition cards, LabVIEW® software, guided by the international standards that regulate vibration analyzer devices, as well as simple programming, it is possible to design these meters at lower costs than commercial ones. The work consists of the use of an Arduino UNO card, which is programmed and linked as a data acquisition card, whose connection with accelerometer sensors such as the MMAl7631 and ADXL335 through LabVIEW® software. The processes and the results obtained are presented, as well as the analysis of its efficiency. The work carried out included the measurement of important variables for the timely measurement of mechanical vibrations such as rpm (revolutions per minute), mm/s (millimeter per second), phase, rps (revolutions per second), rms (rms value), etc., which allow to know the state of an alternating current rotating machine operating under load conditions.En los últimos años, el estudio de las vibraciones mecánicas ha ido en aumento debido a las enormes ventajas que se pueden obtener con la medición de las variables relativas a este campo, permitiendo ahorros significativos en el área del mantenimiento y producción. Con el uso de sensores, tarjetas de adquisición de datos, el software LabVIEW®, guiándose con las normas internacionales que regulan los dispositivos analizadores de vibraciones, así como una programación sencilla es posible diseñar estos medidores a costos más bajos que los comerciales. El trabajo consiste en la utilización de una tarjeta Arduino UNO, la cual se programa y vincula como tarjeta de adquisición de datos, cuya conexión con sensores acelerómetros como el MMA7631 y el ADXL335 mediante el software LabVIEW®. Se presentan los procesos, así como los resultados obtenidos, de igual manera el análisis de su eficiencia. Dentro del trabajo realizado se llevó a cabo la medición de variables importantes para la oportuna medición de las vibraciones mecánicas tales como los rpm (revoluciones por minuto), mm/s (milímetro sobre segundo), fase, rps (revoluciones por segundo), rms (valor eficaz), etc. los cuales permiten conocer el estado de una máquina rotativa de corriente alterna que funciona bajo condiciones de carg

Fault diagnostics in rotary machines through spectral vibration analysis using low-cost MEMS devices

The present work shows a low-cost instrument, based on a microelectromechanical systems (MEMS) accelerometer which costs less than US$ 1.20/unit and is designed to analyze unbalance in rotating machines. The acceleration signals were acquired using two perpendicular axes on a free wheel shaft, which were used to analyze the shaft vibration in the frequency domain by its Fast Fourier Transform (FFT). These signals from orthogonal accelerometers were also used to calculate the shaft unbalance. The instrument prototype was mounted on the shaft of an electrical bicycle motor wheel, rotating in a range of 60 to 270 rpm. Composing the characterization apparatus, some weights were introduced at the ends of rim spokes to simulate a mechanical wheel unbalance. The experimental results showed that both vibration and unbalance can be measured successfully and that this instrument is a suitable low-cost solution to measure vibration and unbalance in rotating machines206394

Low-cost IoT device for Fault Diagnosis in Rotating Machines

Orientador: Fabiano FruettTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho apresenta um dispositivo de baixo custo com capacidade de mensuramento de vibrações utilizando como dispositivo transdutor de vibração um acelerômetro triaxial MEMS (Microelectromechanical Systems) aplicado a máquinas que operam numa velocidade de até 4000 RPM. Este dispositivo é capaz de obter o espectro com qualidade até a sexta ordem, de fácil instalação, com conectividade sem fio, facilitando sua inserção à internet das coisas (IoT - Internet of Things) e totalmente opensource. Para selecionar o acelerômetro adequado à nossa aplicação, testes de bancada foram realizados utilizando um motor BLDC e uma bomba centrífuga. Diversas perturbações foram inseridas nos testes, como desbalanceamento, carga, cavitação, entre outros. A resolução do sensor escolhido foi capaz de fornecer dados suficientes para o processamento. Diversas técnicas de análise de dados foram utilizadas, tais como análise de gráfico tipo waterfall, regressão logística, linear SVM e redes neurais artificiais, e em todas delas foi possível diagnosticar as perturbações inseridas. O sistema apresentado utiliza dados pré-processados em um microcontrolador ESP 32 de baixo custo. O microcontrolador recebe os dados temporais de vibração e velocidade da máquina objeto de estudo, calcula a FFT do sinal de vibração nos eixos X e Y e envia os dados para um servidor de IoT em nuvem que os armazenada. O envio desse sinal é feito através de uma comunicação sem fio utilizando a tecnologia IEEE 802.11, conhecida popularmente como Wi-Fi. O sistema final consiste em uma placa de aquisição dos sinais de vibração e um software que faz o pré-processamento do sinal de vibração. O custo da produção do protótipo do nosso dispositivo é inferior a US$30,00 e atendeu aos objetivos propostos de custo, integração IoT, processamento da FFT do sinal de vibração e armazenamento de dados em nuvem. O software foi desenvolvido utilizando apenas linguagens de programação gratuitas. Todo o projeto está disponível em um repositório online (open hardware e open software), sendo este aspecto parte da contribuição geral dessa teseAbstract: In this work is presented a low-cost device with capability of vibration measurement using as vibration transductor device a MEMS (Microelectromechanical Systems) triaxial accelerometer applied in machinery which operates under speed of until 4000 RPM. This device is able to obtain a quality spectrum until sixth order, with easy installation, with wireless connection, facilitating its insertion into the internet of things (IoT) and totally opensource. Bench tests were made to select the accelerometer suitable for our application. It was used one BLDC motor and one centrifugal pump. Several disturbances were inserted in the tests, as unbalance, load, cavitation, among others. The resolution of the sensor chosen was able to provide data enough for processing. Different data analysis techniques were used, such as waterfall chart analysis, logistic regression, linear SVM and artificial neural networks, and in all of them were possible to diagnosis the disturbances inserted. The presented system uses preprocessed data in a low-cost ESP32 microcontroller. The microcontroller receives the time domain vibration data and the speed of the study machine object, and calculates the FFT from the vibration signal in the X and Y-axis and sends these data to an IoT cloud server that stores it. This signal is sent through wireless communication using the IEEE 802.11 technology, popularly known as Wi-Fi. The final system consists of an acquisition vibration signal board and software that do the pre-processing of the vibration signal. The prototype manufacture cost of our device is less than US$ 30.00 and met the proposed objectives of cost, IoT integration, vibration signal FFT processing, and cloud storage. The software was developed using only free programming languages. All the project is available in an online repository (open hardware and open software), being this aspect a parcel of the general contribution of this thesisDoutoradoEletrônica, Microeletrônica e OptoeletrônicaDoutora em Engenharia Elétric

Aplicação de meta-heurísticas para afinação de analisadores de espectro de vibração baseados em sistemas microeletromecânicos

Orientadores: Mateus Giesbrecht, Fabiano FruettDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O espectro de vibração mecânica é uma característica do domínio da frequência utilizada para o monitoramento de sistemas diversos e é, tradicionalmente, calculado pela Transformada Rápida de Fourier (FFT) -- do termo em inglês Fast Fourier Transform -- de uma série temporal. Uma alternativa viável, com diversas vantagens operacionais, é o uso de microacelerômetros gêmeos para a obtenção do espectro diretamente no domínio da frequência. Essa estratégia possui sua maior limitação nas diferenças encontradas nos parâmetros físicos de acelerômetros -- devidas a seu processo de fabricação --, de tal forma que o nível de distorção do espectro pode ser consideravelmente superior àquele encontrado no espectro levantado pela FFT. Para contornar essas diferenças, neste trabalho a afinação do microdispositivo analisador de espectro é proposta através do ajuste das amplitudes das tensões de atuação dos acelerômetros. Para realizar a afinação, a Evolução Diferencial (DE, do termo em inglês Differential Evolution) é usada e o problema da afinação é abordado sob duas diferentes perspectivas de otimização: uma mono-objetivo e uma multi-objetivo. Para ambos os problemas de otimização, as funções objetivo e restrições são baseadas nas componentes da série de Fourier do ganho de malha fechada do sistema analisador de espectro -- composição essa que depende das tensões de excitação. Para a solução do problema de otimização multi-objetivo, o algoritmo DE é devidamente adaptado. As vantagens e desvantagens de ambas as estratégias de afinação são discutidas em detalhe, bem como os resultados obtidos para a aproximação do conjunto de Pareto. Esses resultados -- especialmente o compromisso distorção-sensibilidade -- são demonstrados e discutidos. A validade da estratégia de afinação proposta é evidenciada, uma vez que é capaz de determinar as amplitudes das tensões a serem aplicadas ao micro analisador de espectro para atender os requisitos de nível de distorção e sensibilidadeAbstract: The mechanical vibration spectrum is a frequency-domain characteristic used for monitoring various systems and is traditionally calculated by the Fast Fourier Transform (FFT) of a time series. Another possible alternative, with several operational advantages, is the use of twin-microaccelerometers to obtain the spectrum directly in the frequency domain. This strategy has its greatest limitation in the differences found in the accelerometers physical parameters -- due to their manufacturing process --, such that the spectrum distortion level may be considerably higher than that found in the spectrum raised by the FFT. To overcome these differences, in this work the tuning of the spectrum analyzer microdevice is proposed by adjusting the accelerometers actuation voltages amplitudes. To perform the tuning, the Differential Evolution (DE) is used and the tuning problem is approached in two different optimization perspectives: a mono-objective and a multi-objective. For both optimization problems, the objective functions and constraints are based on the Fourier series components of the spectrum analyzer system closed-loop gain -- a composition that depends on the excitation voltages. To solve the multi-objective optimization problem, the DE algorithm is properly adapted. The advantages and disadvantages of both tuning strategies are discussed in detail, as well as the results obtained for the Pareto-set approximation. The results -- specially the distortion-sensitivity compromise -- are demonstrated and discussed. The validity of the proposed tuning strategy is evidenced, since it is able to determine the voltages amplitudes to be applied to the micro spectrum analyzer to attend the distortion level and sensitivity requirementsMestradoAutomaçãoMestra em Engenharia Elétrica161153/2018-6CNP