Détection de la défaillance? Dynamox développe un enregistreur sans fil de données de vibrations et de température avec application mobile, plate-forme Web et gateway (en option) pour surveiller l’état des machines industrielles.
Récemment, la solution a été installée dans une grande entreprise textile à São Paulo (Brésil), dans laquelle l’un des points de contrôle est un roulement de moteur placé à l’extrémité de l’accouplement (CE).
Point de surveillance
Au cours de la surveillance, certains changements dans les modèles de vibration et de température ont été observés, à la fois en termes d’analyse continue des données, ainsi que d’analyse spectrale et de forme d’onde.
L’ analyse continue
L’analyse des tendances des vibrations et des températures aux points surveillés donne généralement une première indication pour la détection d’anomalies.
Avec une surveillance continue (avec un intervalle d’échantillonnage de 10 min, par exemple), de petits gradients et des augmentations soudaines peuvent apparaître.
Des outils, tels que la moyenne mobile, peuvent aider à visualiser la tendance des données collectées, à lisser les légères variations et à mettre en évidence les plus grandes, comme le montrent les images suivantes.
Surveillance continue de la vitesse RMS des 3 axes
Surveillance continue – utilise la moyenne mobile
Comme on peut le voir sur les images, il y avait une augmentation notable du modèle de vibration, en particulier dans la direction radiale, représentée par une courbe rose dans le graphique.
Cet événement s’est également manifesté en termes de température, comme le montre la figure suivante.
Surveillance continue – température de contact
Remarque: l’appareil a été installé avec une base magnétique, ce qui peut rendre difficile la détection de ces changements de température.
Néanmoins, le capteur a identifié un changement de modèle significatif. Le montage à vis est recommandé pour une collecte de données plus fiable.
Analyse spectrale
En général, la deuxième étape de l’évaluation des anomalies est l’analyse basée sur le spectre.
Avec une résolution et une plage dynamique appropriées, il est possible d’identifier le défaut.
L’image suivante fait une comparaison entre deux spectres triaxiaux, l’un réalisé avant le défaut, représenté par des courbes bleue, rose et jaune, et l’autre réalisé après l’apparition de l’anomalie, en gris.
Il a été détecté principalement une augmentation des pics liés au BPFI (fréquence de passage de la bille de la bague interne ) et au BPFO (fréquence de passage de la bille, de la bague externe) associée à une montée du niveau du tapis spectral.
Analyse des données
Un autre outil important qui contient des informations sur les caractéristiques des défauts est la forme d’onde dans le domaine temporel, en particulier dans les cas où il existe des caractéristiques impulsives et non stationnaires.
Le principal impact du défaut est une modification de la forme d’onde, avec la présence d’impulsions périodiques, augmentant les valeurs RMS et crête à crête, par exemple.
En outre, le signal typique d’un nouveau roulement a une caractéristique bruyante avec une faible amplitude, aucune impulsion présente et statistiquement proche du bruit blanc.
Dans les images suivantes, vous pouvez voir l’augmentation de ces valeurs. La première image montre la forme d’onde avant le défaut et la seconde se produit après la détection du défaut.
La forme de l’onde avant le défaillance
La forme de l’onde durant la défaillance
Preuve de la détection de la défaillance du roulement
Sur la base des données mentionnées ci-dessus, l’équipe de maintenance de l’entreprise est intervenue sur la machine et a vérifié la présence d’un défaut dans le roulement, qui présentait du courant électrique, mis en évidence par les marques distinctives sur les pistes de roulement, comme indiqué ci-dessous.
D’autre part, ces marques peuvent également être indicatives de l’état de santé de la machine dans son ensemble, conduisant à d’autres problèmes éventuels tels que des problèmes de mise à la terre, une panne électrique, une surcharge ou un court-circuit, etc.
Une enquête avec recoupement d’informations et l’historique de la machine est essentielle à ce stade.
Analyse après le changement du roulement
Après le remplacement du roulement une diminution significative des niveaux de vibration peut être observée, à la fois en termes de surveillance continue, ainsi que d’analyse spectrale et de forme d’onde.
L’image suivante montre en termes de vibrations continues cette diminution de niveaux.
Ceci est d’autant plus visible lorsque l’on compare les spectres de vibration pendant et après le changement du roulement.
Le spectre d’accélération du roulement endommagé est représenté en gris dans la figure ci-dessous.
Le spectre après le remplacement du roulement est représenté par des courbes bleues, roses et jaunes.
A noter la réduction significative du niveau de vibration en termes de pics liés au BPFI et au BPFO et au niveau du tapis (également appelé spectre de bruit planché).
En conclusion, cette diminution des niveaux est également visible dans la forme d’onde, présentée à la même échelle dans les figures ci-dessous.
La forme de l’onde durant Détection de la défaillance
La forme de l’onde après la substitution du roulement
Tableau récapitulant les paramètres de signal de la série temporelle d’accélération (g):
À partir de maintenant, nous publierons plus de cas de réussite sur notre blog, et des exemples d’entreprises qui ont augmenté la fiabilité de leurs machines avec notre solution.
Restez connecté sur nos réseaux sociaux pour suivre les publications et, si vous souhaitez en savoir plus sur notre produit, visitez notre site ou contactez-nous.