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El principio del análisis espectral es que cualquier señal puede descomponerse en una combinación de distintas frecuencias. Para ello, la descomposición puede realizarse mediante la transformada de Fourier, que convierte una señal del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia.
La Transformada Rápida de Fourier (FFT) es un algoritmo que calcula la Transformada Discreta de Fourier (DFT) y su inversa (teorema inverso de Fourier). Básicamente, el objetivo es analizar una función en otro dominio. Por lo tanto, la FFT es útil en el tratamiento de señales, ya que permite descomponer las señales de vibración en componentes de frecuencia. De este modo, es posible identificar patrones y anomalías en activos industriales. La FFT también tiene aplicaciones en muchas áreas, desde la ingeniería de audio al procesamiento de imágenes.
La FFT convierte una señal en componentes espectrales individuales y proporciona, así, información frecuencial de cada uno de ellos. Fue definida por el matemático James William Cooley y el estadístico John Wilder Tukey en 1965. Idearon la FFT a partir de un algoritmo que permite discretizar los principios establecidos por Fourier a principios del siglo XIX, mejorando, de ese modo, el análisis de señales y la comprensión de los fenómenos oscilatorios.
Una valiosa aplicación de la FFT es la descoposición de un espectro en sus distintos componentes vibracionales, por ejemplo. También es posible aplicar este principio a la descomposición de ondas electromagnéticas como la luz. Pero cuando se trata de su uso para la detección de fallas en el mantenimiento, la atención se centra en la descomposición de las ondas mecánicas: las vibraciones.
Comprender la propagación de esta perturbación mecánica es fundamental para entender y aplicar el análisis de vibraciones, especialmente el análisis espectral. Esto permite visualizar los distintos componentes de frecuencia presentes en la señal y analizar su comportamiento.
El análisis espectral es un conjunto que combina el análisis estadístico de series temporales y los métodos de análisis de Fourier. Es, pues, una forma de organizar y leer las vibraciones. En otras palabras, cada vibración tiene una firma, una característica única, y mediante la descomposición es posible percibir claramente cada una de ellas.
Así, en un activo, por ejemplo, se producirán varias firmas vibratorias al mismo tiempo que se suman y generan la percepción de que sólo hay una vibración. La FFT se utiliza precisamente para separar y analizar cuidadosamente cada una de ellas.
Cuando hay algo diferente en esta vibración, puede ser indicio de una falla. Es decir, un rodamiento en determinadas condiciones tendrá una firma espectral, y si hay un problema habrá perturbaciones específicas en esta firma. Indicando, por tanto, si se trata de holguras, desgaste, etc.
Para saber cómo identificar fallas mediante el a
nálisis espectral, lee más sobre el tema aquí.
A partir de ahí, existen algunas herramientas matemáticas y estadísticas para ver distintas informaciones del espectro y luego analizarlas.
El espectro es la gama completa de frecuencias. Es decir, abarca desde las ondas de baja frecuencia hasta las de alta frecuencia. Por tanto, el análisis del espectro sirve para observar una señal determinada en esta gama. Con ello, es posible controlar continuamente el espectro para captar transitorios, señales de baja potencia y otras fuentes de interferencia.
El análisis espectral consiste en técnicas de estudio e interpretación de señales y sistemas. La posibilidad de descomponer una señal permite comprender sus características y comportamiento. Ofrece así una serie de ventajas, como la identificación de patrones, la eliminación de ruidos no deseados y la optimización del rendimiento.
En la práctica, el análisis espectral permite identificar señales de falla en los componentes de un activo. Incluso, es posible aplicar las distintas formas de análisis (que combinan variables y distintas formas de representación) a un mismo activo para facilitar esta visualización. Esto se debe a que algunas fallas en componentes específicos son más evidentes en determinados tipos de análisis.
Teniendo esto en cuenta, la plataforma web de Dynamox ofrece varios tipos de análisis para facilitar el diagnóstico del analista. Entiende mejor cada uno de ellos:
El análisis de forma de onda es básicamente la representación de los valores instantáneos en función del tiempo. En otras palabras, se basa en la relación: frecuencia X tiempo. Esta relación se describe como f = 1/p, donde 1 es la frecuencia (Hz) y p es el periodo en segundos (o tiempo necesario para completar 1 ciclo). Conociendo esta relación, es posible determinar los componentes de frecuencia a partir de los datos brutos de la forma de onda.
En la plataforma Dynamox, puede presentarse en forma lineal (como en la imagen superior), circular y orbital.
Un ejemplo de aplicación de este tipo de técnica es la identificación de fallas en la pista externa de los rodamientos. Éstos suelen manifestarse como una sucesión de picos igualmente espaciados en el dominio del tiempo, que representan el paso de los elementos rodantes por las grietas formadas a lo largo de la vida útil del rodamiento.
La forma de onda circular interactúa directamente con el gráfico de forma de onda cartesiana. Esto ilustra las regiones de inicio y fin de las rotaciones definidas por el usuario.
El ajuste del valor de RPM también tiene una interacción directa con los demás recursos que dependen de este parámetro, como los marcadores de frecuencia del rodamiento.
Del mismo modo, las diferentes métricas, parámetros de filtrado y otras transformaciones de la señal aplicadas a la forma de visualización cartesiana se reflejan en la forma de onda circular.
Un ejemplo de aplicación de este tipo de técnica es la identificación de fallas en la pista externa de los rodamientos. Éstos suelen manifestarse como una sucesión de picos igualmente espaciados en el dominio del tiempo, que representan el paso de los elementos rodantes por las grietas formadas a lo largo de la vida útil del rodamiento.
La autocorrelación es otra técnica que puede utilizarse junto con la forma de onda circular. En particular, cuando se aplica a la señal y se visualiza en el sistema polar, ayuda a que los patrones de interés sean más evidentes durante el análisis.
Más información: Forma de onda circular: gráfico para analizar fallas en activos
La autocorrelación de la forma de onda es una herramienta de identificación de fallas en máquinas que, basándose en el análisis en el dominio del tiempo, correlaciona las formas de onda entre sí para calcular un factor de correlación en cada instante de tiempo. De este modo, pone de manifiesto lo que es repetitivo y lo que es aleatorio.
Más información: Autocorrelación: identificación de las señales de vibración de las máquinas
El análisis de órbita permite identificar problemas de vibración cuando otras técnicas no pueden proporcionar información suficiente para el análisis. Un ejemplo son las máquinas que tienen cojinetes lisos o puntales (turbinas, bombas, generadores, compresores, etc.). Ello se debe a que la observación se basa en la frecuencia, la amplitud y la fase del componente, a través del transductor y el estado de estabilidad del funcionamiento. Por lo tanto, es necesario recolectar datos triaxiales (como lo hacen los sensores Dynamox) para que el análisis funcione.
De este modo, la herramienta es ideal para examinar los movimientos del rotor y evaluar cualquier restricción de movimiento que cause vibraciones. También ayuda a determinar el estado de lubricación y la condición de los rodamientos.
El gráfico de espectros en cascada (también conocido como cascada espectral) permite visualizar en un solo gráfico una serie de espectros del mismo punto de monitoreo recolectados en diferentes momentos.
Esta herramienta es esencial para observar las variaciones de los espectros a lo largo del tiempo. Esto permite destacar la aparición de fallas anticipadas o cambios en el estado de funcionamiento del equipo en términos de rangos de frecuencia. Una posible aplicación es identificar la evolución de un defecto en el rodamiento del tambor de desvío de una cinta transportadora.
Más información: Espectro en cascada: solución de mantenimiento pionera
Los espectros de frecuencia tienen muchos componentes vibracionales, lo que dificulta su interpretación. Por ello, Cepstrum resulta útil para identificar familias de armónicos y bandas laterales en señales complejas y coherentes. De este modo, las periodicidades del espectro se analizan como si se tratara de una forma de onda. Así, el análisis se centra en las características de las bandas laterales y no en la frecuencia normal de la marcha de la máquina.
Como tal, uno de los usos de Cepstrum es identificar fallas en los engranajes. Esto se debe a que esta forma de análisis permite reconocer la frecuencia de las bandas laterales. Al fin y al cabo, son éstas las que definirán la gravedad del defecto. Cuantas más bandas y más energía, más grave será el defecto.
Lee más aquí: Cepstro: análisis de familias armónicas
El análisis de los espectros envolventes permite determinar las frecuencias de repetición de los impactos que generan las ondas de tensión, identificando los componentes defectuosos. Esta forma de análisis permite ver los microimpactos a altas frecuencias atenuando las bajas frecuencias y resaltando las altas frecuencias. Esta característica permite visualizar un rango más pequeño, pero con alta resolución.
La herramienta es adecuada para detectar fallas en los rodamientos, problemas mecánicos que puedan generar choques, como engranajes en mal estado, holguras, aflojamientos, etc.
Previsión
Previsión es una funcionalidad que permite proyectar el empeoramiento de una falla. Es decir, a partir de la correcta configuración de las características del activo y de la existencia de un historial, la herramienta es capaz de proporcionar un cono predictivo del empeoramiento del problema. Esta proyección se basa en el escenario de actividad más crítico y permite programar el mantenimiento.
Si todos los parámetros están bien configurados, es posible predecir fallas con muchos días de antelación. La previsión puede aplicarse a todos los activos monitoreados, lo que la convierte en una información muy valiosa para una planificación eficaz del mantenimiento.
Otra funcionalidad útil para comprender el rendimiento de los activos es la comparación de los análisis espectrales. En la plataforma Dynamox, es posible comparar análisis de diferentes periodos, así como de diferentes spots. De esta manera, se puede ver la evolución de un problema o notar diferencias entre activos idénticos.
Por lo tanto, la comparación funciona tanto para espectros de diferentes ejemplares de un mismo activo como para comparaciones entre spots de una misma máquina. En este caso, puede analizar el lado izquierdo frente al derecho, por ejemplo. Esta funcionalidad está disponible para todos los tipos de análisis disponibles en la plataforma.
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