L’analyse vibratoire est l’une des techniques les plus répandues et les plus efficaces pour détecter les défaillances potentielles des actifs en rotation et fait partie de la maintenance prédictive, comme le montre la courbe DIPF bien connue (figure 1), qui présente les différentes phases par lesquelles passe un actif, de sa conception à la fin de sa vie utile.
La courbe DIPF est une généralisation de la courbe PF, qui prend également en compte la phase de conception et de mise en service de l’équipement.
Il existe plusieurs options technologiques pour collecter des données vibratoires sur les actifs. Dans ce texte, nous aborderons la collecte de données par le biais de capteurs sans fil installés dans des composants critiques.
Ce type d’appareil de mesure permet généralement la collecte de données de deux natures : des données globales ou continues et des données spectrales.
Les données globales permettent une surveillance de base des niveaux de fonctionnement d’une machine, en signalant rapidement un écart dans le modèle attendu. Voici un exemple de ce type de cas:
Avec l’utilisation des capteurs sans fil de Dynamox, nos clients ont pu constater clairement l’évolution des vibrations d’un moteur, avec une augmentation significative des niveaux de vitesse RMS sur l’axe axial du capteur installé du côté couplé de cet équipement.
Bien qu’important pour la détection rapide des écarts et avec une capacité assez visuelle à montrer quand quelque chose échappe au fonctionnement normal à un point surveillé, ce type de graphique n’est généralement pas suffisant pour indiquer le mode de défaillance, c’est-à-dire quelle est la cause première du problème.
Pour atteindre ce niveau de détail, la collecte et l’analyse de données spectrales entrent en jeu. Ce type de données permet généralement un diagnostic affiné du type de défaillance et de sa gravité. De cette façon, les actions correctives les plus appropriées peuvent être planifiées et exécutées par l’équipe de maintenance.
Comment les défaillances apparaissent-elles dans l’analyse spectrale ?
L’analyse spectrale consiste à étudier les signaux dans le domaine fréquentiel grâce à la transformée de Fourier appliquée au signal initialement collecté dans le domaine temporel (forme d’onde).
La forme d’onde elle-même (signal dans le temps) contient des informations pertinentes pour l’analyse de l’état d’un composant et peut être utilisée par les analystes.
La forme d’onde est représentée par une somme de sinus et de cosinus de fréquences et d’amplitudes différentes et, après traitement, donne naissance au spectre de ce signal.
La présence de fréquences dominantes dans le spectre, ou la concentration d’énergie dans les bandes de fréquences, peut indiquer la présence de défaillances. Chaque type de défaillance se manifeste de manière différente dans les cartes d’analyse et modifie la signature spectrale de la machine.
Ci-dessous, nous allons vous montrer quelques exemples, en commençant par une défaillance de déséquilibre présente dans un moteur surveillé avec le système de surveillance de Dynamox.
C’est un moteur qui tourne à près de 3600 tr/min et qui a montré une évolution des niveaux de vibrations en août 2021. En analysant plus en détail la forme d’onde et le spectre obtenu dans le capteur installé du côté couple, on pourra vérifier la cause première.
C’est la forme d’onde originale obtenue, dans le temps, transformée en vitesse. Lors de la conversion dans le domaine fréquentiel, on perçoit la forte dominance de vibration dans la fréquence de rotation de l’actif, dans ce cas de 3492 RPM, ou 58,20 Hz, comme on peut le voir dans l’image ci-dessous.
La dominance et les niveaux élevés de vibration dans la vitesse de rotation de la machine (dans sa première harmonique) sont précisément la façon dont le déséquilibre se présente habituellement.
Ce type de défaillance est plus présent dans les axes verticaux et horizontaux, et moins actif dans l’axe axial. Cet exemple montre exactement ce cas, où il y a une dominance de vibration horizontale (couleur bleue), suivie de verticale (couleur jaune) et pratiquement aucune vibration sur l’axe axial (couleur rose).
De plus, en analysant l’historique de cette machine, on peut percevoir l’évolution du déséquilibre au fil du temps, à travers la cascade de spectres à vitesse RMS.
Passons à d’autres exemples:
La figure suivante montre le spectre au point de surveillance du boitier de roulement d’un moteur électrique. Il est possible de mettre en évidence un pic à environ 40 Hz, correspondant à 2x la fréquence de rotation de l’axe.
On note également la présence de la fréquence de 1 x RPM bien qu’à une intensité inférieure à la fréquence de 2 x RPM. Cette caractéristique dans un spectre indique un désalignement parallèle sur l’arbre d’entraînement.
Il en résulte des efforts du champ magnétique du moteur, mis en évidence dans le spectre par l’excitation dans les fréquences des rainures du rotor (à 1080 Hz) et du stator (à 1500 Hz), ainsi que des bandes latérales dans la fréquence de rotation de l’arbre.
Un autre défaut assez courant est l’apparition de dents fissurées dans les réducteurs. Dans ce cas, la gravité de la défaillance peut être déterminée en fonction de la présence d’harmoniques de la fréquence de maillage, comme indiqué dans la figure ci-dessous.
De plus, les dents avec des fissures génèrent des modulations dans la fréquence de maillage liées à la rotation de l’engrenage défectueux. De cette façon, un autre symptôme sera la présence d’une bande latérale de la rotation de l’engrenage endommagé avec de nombreuses harmoniques.
Le marqueur Harmoniques permet une identification précise de l’emplacement de ces harmoniques, avec une fréquence fondamentale de 343,75 Hz.
L’identification des maillages défectueux peut être effectuée en fonction de l’espacement des bandes latérales autour de la fréquence du maillage.
Le marqueur Bande Latérale permet d’identifier que les bandes latérales sont espacées à 5,08 Hz, ce qui correspond à la vitesse de rotation de l’axe de sortie, et correspond donc à une défaillance du maillage de sortie.
Que faire lorsque le défaut n’apparaît pas dans le spectre?
Dans certains cas, il est possible que le défaut ne soit pas aussi visible dans la forme d’onde ou le spectre, ce qui nécessite des outils de traitement du signal plus avancés.
Par exemple, les fréquences de défaillance des roulements peuvent être masquées par d’autres composants de la machine, ce qui rend le diagnostic difficile. Voir, par exemple, la forme d’onde d’un boitier de roulement de moteur dans la figure suivante.
Le spectre révèle la présence de plusieurs pics et harmoniques à différentes fréquences, mais l’application du marqueur de fréquence de défaillance du roulement révèle des amplitudes très faibles dans ces fréquences.
Dans ce contexte, il est possible d’effectuer une démodulation du signal, en utilisant la technique de l’enveloppe, qui consiste à obtenir l’enveloppe de forme d’onde après application d’un filtre passe-bande. Différentes fréquences de filtrage sont disponibles sur la plateforme Web DynaPredict pour assurer le meilleur diagnostic de panne.
Comme le montre la figure ci-dessous, le spectre de cette enveloppe révèle la présence d’harmoniques dans la fréquence de défaillance de voie externe du roulement, suivi de l’évolution de ce type de défaillance. Vous trouverez plus d’informations sur la détection des défauts de roulement dans cet article.
La technique de l’enveloppe est disponible sur la plateforme Web DynaPredict, ainsi qu’une banque de fréquences de défaillance (BPFO, BPFI, BSF et FTF) de près de 70 000 roulements de différentes marques et modèles, vous permettant d’ajouter des marqueurs de fréquence au spectre pour faciliter l’interprétation des résultats.
Comment configurer la collecte de données spectrales?
Une analyse spectrale réussie n’est possible qu’avec une configuration spectrale appropriée. Cela a un impact non seulement sur la qualité du signal collecté, mais aussi sur la capacité du spectre à fournir des indicateurs pertinents pour le diagnostic de l’actif.
La plage dynamique doit être choisie en fonction des niveaux d’amplitudes prévus dans l’actif.
De faibles valeurs de plage dynamique peuvent entraîner des signaux saturés, de sorte que l’évolution du défaut ne sera pas capturée.
D’autre part, des valeurs élevées de plage dynamique dans des actifs qui, même en présence de défaillances, n’atteignent pas de tels niveaux de vibration, peuvent entraîner des signaux à faible résolution, c’est-à-dire peu capables de distinguer différents niveaux d’amplitude, ce qui nuit à la qualité du spectre.
Vous trouverez plus de détails sur le réglage optimal de la plage dynamique de votre Dynalogger (capteurs Dynamox) dans cet article.
La fréquence d’échantillonnage détermine la fréquence maximale identifiable dans le spectre: la fréquence de Nyquist.
Ainsi, pour les actifs dont les modes de défaillance se manifestent à haute fréquence, la fréquence d’échantillonnage la plus élevée possible est souhaitable.
Dans d’autres cas, les modes de défaillance les plus critiques peuvent se produire à des fréquences plus basses, de sorte qu’une fréquence d’échantillonnage plus faible est toujours adéquate. Cela permet d’augmenter la durée de la collecte et, par conséquent, d’augmenter la résolution spectrale, c’est-à-dire la capacité de distinguer des fréquences distinctes dans le spectre.
La combinaison de la fréquence d’échantillonnage et de la durée de collecte détermine le nombre de lignes dans le spectre, comme indiqué dans cet article.
DynaLoggers
La famille de capteurs de vibrations et de température sans fil de Dynamox, les Dynaloggers, est préparée pour répondre à différentes demandes et types de machines. Plus d’informations techniques sur les Dynaloggers sont disponibles sur les fiches techniques des produits.
Dynamox fournit des conseils pour l’achat du capteur sans fil approprié pour l’analyse spectrale et l’identification des défaillances dans des équipements spécifiques et fournit un support client pour la meilleure utilisation de la plate-forme Web DynaPredict et de ses ressources.
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Les capteurs de Dynamox, les Dynaloggers, offrent la possibilité de collecter des niveaux globaux, pour surveiller les conditions de l’équipement, ainsi que la collecte de données spectrales, qui sont envoyées à la plate-forme Web DynaPredict, à l’aide de l’application ou dans un processus automatisé via une passerelle.
Les collectes de données spectrales sont configurables pour chaque Dynalogger. Dans ce cas, vous devez sélectionner les axes à surveiller, la fréquence d’échantillonnage, la plage dynamique du signal et la durée de la collecte.
Avec les données disponibles sur la Plateforme, l’utilisateur peut visualiser les analyses spectrales demandées de chaque actif surveillé. Les collectes effectuées sont mises à disposition avec une surveillance continue de la vitesse, de l’accélération et de la température sur la page de chaque actif, comme le montre la figure 1.
Ainsi, en observant une certaine tendance à l’augmentation de la surveillance continue, l’utilisateur peut accéder rapidement aux analyses spectrales correspondant à cette période pour effectuer le diagnostic de la santé de l’actif, identifier une éventuelle défaillance et planifier la maintenance.
Cette analyse peut être effectuée pour tout type d’équipement, tels que les moteurs, les réducteurs, les roulements, les pompes, entre autres.