INGENIERÍA MECÁNICA MANTENIMIENTO
TEMA: ANÁLISIS DE VIBRACIONES MEDIANTE EL USO DEL SOFTWARE “MATLAB”
AUTOR
GERMANIA SERRANO
DOCENTE: ING. JONNATHAN SANTOS - 2017-
INGENIERÍA MECÁNICA
MANTENIMIENTO
TEMA: Análisis de vibraciones mediante el uso del software “Matlab” OBJETIVOS:
Realizar el procesamiento digital de los datos de 4 señales. Graficar los datos mediante Matlab. Analizar los datos obtenidos.
1. INTRODUCCIÓN: El presente trabajo se enfoca en el análisis de las vibraciones mecánicas mediante el uso de software Matlab, mediante el cual se pueden obtener tanto las gráficas de las vibraciones tanto en el dominio del tiempo como en el dominio de la frecuencia, este último mediante la transformada de fourier 2. DESARROLLO: Código de Matlab utilizado sobre el cual se pueden realizar cambios en las variables para visualizar mejor la vibración: clc % Borramos la pantalla principal % Importación de archivo y declaración de variables y= data.Acc1; % Importamos el archivo t= data.Time; % Representar valores en función del tiempo N=length(y); % Obtenemos la longitud del vector fs = 60; % Frecuencia en Hz % Graficación del archivo subplot(3,1,1) % Subgráficas plot(t,y) % Gráfica del data.Acc1 xlabel('Muestras' ); % Leyenda del eje x ylabel('Amplitud' ); % Leyenda del eje y title('Gráfica en función del tiempo' ) % Titulo de la gráfica % Gráfica en escala subplot (3,1,2) % Subgráficas plot(60*t(1500:2000),y(1500:2000)) % Gráfica escalada title('Señal en escala de visualización' ) xlabel('Tiempo'); ylabel('Amplitud' ) % Obtención de la frecuencia mediante Fourier Y = fft(y)/N; % fft transformada de fourier F2 = abs(Y/N); % Valor absoluto de Y/N F1 = F2(1:N/2+1); F1(2:end-1) = 2*F1(2:end-1); f=linspace(0,1,N/2+1)*fs/2; % Vector lineal % Gráfica en función de la frecuencia subplot(3,1,3) % Subgráficas plot(f,F1) % Gráfica xlabel('frecuencia (Hz)') % Leyenda del eje y ylabel('Magnitud' ); % Leyenda del eje x title('Grafica en función de la frecuencia') % Titulo
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MANTENIMIENTO
Dato 1 Gráfica en función del tiempo 0.4 0.2
d u t i l p m A
0 -0.2 -0.4
0
2
4
6
8
10 Muestras
12
14
16
18
20
Señal en escala de visualización 0.2 0.1
d u t i l p m A
0 -0.1 -0.2 1.7
8
d u t i n g a M
1.8
x 10
1.9
2
-9
2.1 Tiempo
2.2
2.3
2.4
2.5
Grafica en función de la frecuencia
6 4 2 0
0
5
10
15 frecuencia (Hz)
20
25
30
Dato 2 Gráfica en función del tiempo 2 d u t i l p m A
0
-2
0
2
4
6
8
10 12 Muestras Señal en escala de visualización
14
16
18
20
0.5 d u t i l p m A
0
-0.5 1.7
1 d u t i n g a M
x 10
1.8
1.9
2
2.1 2.2 Tiempo Grafica en función de la frecuencia
-8
2.3
2.4
2.5
0.5
0
0
5
10
15 frecuencia (Hz)
20
25
30
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MANTENIMIENTO
Dato 3
Gráfica en función del tiempo 1
d u t i l p m A
0 -1
0
2
4
6
8
10 12 Muestras
14
16
18
20
Señal en escala de visualización d u t i l p m A
d u t i n g a M
0.5 0 -0.5 1.7
1.8
x 10
1
1.9
-8
2
2.1 Tiempo
2.2
2.3
2.4
2.5
Grafica en función de la frecuencia
0.5 0
0
5
10
15 frecuencia (Hz)
20
25
30
Dato4 Gráfica en función del tiempo 4
d u t i l p m A
2 0 -2 -4
0
2
4
6
8
10 Muestras
12
14
16
18
20
Señal en escala de visualización 1
d u t i l p m A
0.5 0 -0.5 -1 1.7
8
d u t i n g a M
x 10
1.8
1.9
2
-9
2.1 Tiempo
2.2
2.3
2.4
2.5
Grafica en función de la frecuencia
6 4 2 0
0
5
10
15 frecuencia (Hz)
20
25
30
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MANTENIMIENTO
3. ANALISIS DE DATOS En las gráficas obtenidas de cada archivo podemos realizar un análisis de cada una de estas, para realizar estos análisis y determinar si existen fallos nos podemos basar en varios métodos, Análisis del Dato 1 Gráfica en función del tiempo 0.4
8
0.3
Grafica en función de la frecuencia
6
0.1
5
0
d u t i n 4 g a M
-0.1
3
-0.2
2
-0.3
1
-0.4
-9
7
0.2
d u t i l p m A
x 10
0
2
4
6
8
10 12 Muestras
14
16
18
20
0
0
5
10
15 frecuencia (Hz)
20
25
30
Gráfica en función del tiempo 0.2 0.15 0.1 0.05 d u t i l p m A
0 -0.05 -0.1 -0.15 -0.2
0
0.005
0.01
0.015
0.02
0.025 0.03 0.035 Muestras
0.04 0.045
0.05
En tiempo real tenemos una función bastante periódica lo que a primera vista podríamos identificar como una vobracion de rodamiento que no tiene fallo, al realizar un acercamiento al espectro de vibración y compararlo con la gráfica de la derecha podemos notar la similitud entra las gráficas con lo que concluimos que el mismo tiene un defecto BPFO(frecuencia de paso de las esferas por pista exterior).
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MANTENIMIENTO
Análisis del Dato 2 -8
Gráfica en función del tiempo 0.4
1
Grafica en función de la frecuencia
x 10
0.9
0.3
0.8 0.2 0.7 0.1 d u t i l p m A
0.6
d u t i n 0.5 g a M
0
0.4
-0.1
0.3 -0.2 0.2 -0.3 -0.4
0.1
0
2
4
6
8
10 12 Muestras
14
16
18
20
0
0
5
10
15 frecuencia (Hz)
20
25
30
Gráfica en función del tiempo 0.6
0.4
0.2
d u t i l p m A
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
0
0.005
0.01
0.015
0.02
0.025 0.03 0.035 Muestras
0.04 0.045
0.05
De igual manera al realizar el análisis y comparación entre la grafica en zoom del dato 2 podemos observar la similitud de la vibración con un fallo BPFO (frecuencia de paso de las esferas por pista exterior).
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Análisis del Dato 3 Gráfica en función del tiempo
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0.6
Grafica en función de la frecuencia
5
0.2
d 4 u t i n g a M 3
0
-0.2
-0.4
2
-0.6
1
-0.8
-9
6
0.4
d u t i l p m A
x 10
0
2
4
6
8
10 12 Muestras
14
16
18
20
0
0
5
10
15 frecuencia (Hz)
20
25
30
Gráfica en función del tiempo 0.3
0.2
0.1
d u t i l p m A
0
-0.1
-0.2
-0.3
-0.4
0
0.005
0.01
0.015
0.02
0.025 0.03 0.035 Muestras
0.04
0.045
0.05
Al igual que en las primeras gráficas podemos observar que este esté espectro tiene bastante similitud al dato, donde a primera vista encontramos picos altos en comparación del promedio en la amplitud lo cual comparándolo con la gráfica en zoom y teniendo en podríamos decir que tenemos un fallo BSF (frecuencia de paso de las esferas sobre el eje), de no ser por un pico alto en t=0.012 de amplitud= 0.28.
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Análisis del Dato 4 Gráfica en función del tiempo
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0.6
x 10
-9
Grafica en función de la frecuencia
7 0.4
6 0.2
5 d u t i l p m A
d u t i n 4 g a M
0
-0.2
3 -0.4
2
-0.6
-0.8
1
0
2
4
6
8
10 12 Muestras
14
16
18
20
0
0
5
10
15 frecuencia (Hz)
20
25
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Gráfica en función del tiempo 0.6
0.4
0.2
d u t i l p m A
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
0
0.005
0.01
0.015
0.02
0.025 0.03 0.035 Muestras
0.04 0.045
0.05
En el dato numero 4 podemos identificar un incremento en la amplitud por sobre la mitad del tiempo de muestreo, de igual manera comparando la gráfica a escala del espectro de vibración con el modelo de la derecha podemos identificar un fallo tipo BSF (frecuencia de paso de las esferas sobre el eje). 4 CONCLUSIONES:
Se ha realizado el procesamiento digital de los 4 datos mediante su importación a Matlab Hemos obtenido los gráficos mediante el código antes descrito el cual nos proporciona las gráficas tanto en el domino de tiempo como en la frecuencia. Con los datos obtenidos hemos podido realizar un análisis de cada vibración y determinado si tiene o no un fallo el rodamiento.
5 BIBLIOGRAFÍA: [1] Bojórquez D. Gilberto, Rivera M. José, Chacón M. Mario, and Carillo R. Mariano, “Diseño de un sistema para análisis de las vibraciones mecánicas como método de mantenimiento predictivo en máquinas rotativas,” RIEE&C , vol. 2, no. 1, p. 5, 2016.
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