Análisis de Vibraciones

¿Qué es el análisis de vibraciones?

El objetivo principal del mantenimiento es simple: mejorar el desempeño y aumentar las ganancias. Para lograrlo, los equipos deben enfocarse en las tareas que aumentan la confiabilidad y la disponibilidad de los activos, reduciendo a su vez el tiempo de inactividad.

Una de las formas más eficientes de lograrlo es monitorear las condiciones de las máquinas. El monitoreo de condición nos permite evaluar cada activo, dándonos información crucial sobre su comportamiento y condición actual.

La técnica de monitoreo más común y eficiente es el análisis de vibraciones. Se usa frecuentemente para identificar señales tempranas de desgaste en equipos rotativos, así como para predecir posibles fallas y averías. Al monitorear los niveles de vibración a lo largo del tiempo, los ingenieros pueden ver si una máquina comienza a mostrar señales de problemas. Esto les permite actuar antes de que ocurra una falla, previniendo tiempo de inactividad y daños costosos.

¿Pero por qué realizan análisis de vibraciones los técnicos y las industrias? Simple: al monitorear los niveles de vibración a lo largo del tiempo, los ingenieros pueden ver si una máquina comienza a mostrar señales de problemas. Esto les permite actuar antes de que ocurra una falla, previniendo tiempo de inactividad y daños costosos.

¿Cómo detecta el análisis de vibraciones las fallas posibles?

Al aprender sobre el monitoreo de vibraciones, también debemos entender cómo estos datos contribuyen a la predicción de fallas de los activos.

Todas las máquinas emiten una firma de vibración, o perfil de vibración específico, cuando operan. Con monitoreo y análisis continuos, se pueden detectar anomalías en las vibraciones de ese equipo y sus componentes.

Los responsables del mantenimiento verifican si un patrón de vibración inusual está relacionado con una falla. Luego, usando análisis espectral, evaluamos las anomalías, asegurando la salud y el funcionamiento correcto de la máquina.

El análisis espectral o de espectro es una forma de descomponer una señal en sus frecuencias componentes. Para hacerlo usamos la transformada de Fourier (FFT) para convertir frecuencias del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia.

La representación de una señal en el dominio de la frecuencia revela las diferentes frecuencias presentes en la señal. Esta información puede usarse para identificar diferentes componentes de la señal, de manera similar a los distintos armónicos en una señal de vibración de máquina.

Parámetros importantes de vibración

Saber cómo interpretar un espectro de onda y sus parámetros es importante para detectar fallas.

Para lograrlo, necesitamos aprender las especificaciones de cada tipo de máquina. Debemos considerar sus características geométricas y el comportamiento del equipo, como el número de polos del motor y la velocidad de rotación. El motor X será nuestro ejemplo, con las siguientes especificaciones.

Después de conocer el comportamiento de línea base de una máquina, podemos comenzar a identificar patrones en los diagramas de vibración. Estos patrones caracterizan problemas relacionados con anomalías en el activo. Con esta información podemos construir una tabla base para identificar variaciones en la vibración.

Otros parámetros importantes incluyen la aceleración, la velocidad y el desplazamiento.

Análisis de aceleración, velocidad y desplazamiento

Los tres parámetros más comunes para medir y analizar la vibración son la aceleración, la velocidad y el desplazamiento.

La aceleración es el parámetro más sensible a los cambios en la condición de una máquina. Suele ser el mejor parámetro para la detección temprana de problemas.

La velocidad también es un buen parámetro, ya que puede usarse para identificar condiciones de resonancia.

El desplazamiento es menos sensible a los cambios en la condición de una máquina. Se usa comúnmente para medir la amplitud de la vibración, que puede ser señal de un componente flojo o dañado.

El mejor parámetro depende de la aplicación específica. En general, debes medir los tres parámetros para obtener la imagen más completa de la condición del activo.

Tipos de equipos de análisis de vibraciones

Para que la prueba de vibración sea efectiva, debemos medir las ondas de vibración con precisión.

Existen 4 formas generales de medir estas ondas:

• Medidores de vibración de nivel global, con o sin filtro, miden el nivel general de vibración de una máquina o estructura. El filtro se usa para seleccionar el rango de frecuencia que deseas medir, facilitando el aislamiento de problemas específicos.
• Acelerómetros miden la aceleración de un objeto vibrante. Al medir la aceleración, puedes obtener una estimación de la amplitud y la frecuencia de la vibración.
• Sensores de velocidad miden la amplitud, la frecuencia y la velocidad de un objeto vibrante. Medir la velocidad te da una estimación de la amplitud y la frecuencia de la vibración.
• Sensores de desplazamiento miden el desplazamiento de un objeto vibrante. Esta medición te da una estimación de la amplitud de la vibración.

El método que elijas dependerá de la aplicación específica. Si necesitas medir la frecuencia de la vibración, un acelerómetro o un sensor de velocidad sería una buena elección. Si necesitas medir el desplazamiento de la vibración, un sensor de desplazamiento sería la mejor opción.

La buena noticia es que puedes aplicar esta técnica en una amplia gama de activos, como motores, rodamientos, cajas de engranajes, rotores y más.

Consideraciones clave en el análisis de vibraciones

Al realizar el análisis de vibraciones, es crucial enfocarse en estos aspectos clave:

Señales estacionarias y transitorias

Comprender la naturaleza de las señales de vibración es esencial. Las señales estacionarias son continuas y repetitivas, mientras que las señales transitorias ocurren por eventos específicos y proporcionan información de diagnóstico crítica.

Picos síncronos

Los picos síncronos aparecen en la frecuencia fundamental de rotación del eje y sus armónicos (por ejemplo, 2X, 3X). Estos picos reflejan la operación normal de la maquinaria rotativa y ayudan a identificar patrones operativos regulares.

Picos asíncronos

Los picos asíncronos no coinciden con la frecuencia de rotación del eje. A menudo indican irregularidades como problemas en cajas de engranajes, cavitación de bombas o impactos periódicos, lo que los hace valiosos para diagnosticar problemas inesperados.

Picos subsíncronos

Estos picos ocurren a frecuencias más bajas que la frecuencia fundamental de rotación. Pueden señalar problemas como bandas que resbalan, defectos en la jaula de rodamientos o turbulencia en el flujo de fluidos, algo crítico para detectar problemas mecánicos sutiles.

Capacidades de diagnóstico

El análisis de vibraciones puede revelar una gama de problemas mecánicos, desde componentes desalineados hasta debilidades estructurales. Es particularmente efectivo para verificar la instalación correcta de piezas como rodamientos, asegurando que funcionen correctamente.

Ventajas del análisis de vibraciones de máquinas

El análisis de vibraciones puede ayudarte a predecir cuándo será necesario el mantenimiento, permitiéndote evitar averías costosas y extender la vida útil de los activos.

Además de prevenir averías, el análisis de vibraciones también puede ayudarte a mejorar la eficiencia de la planta, reducir costos y evitar problemas en la cadena de suministro. El objetivo es identificar y atender las vibraciones anormales antes de que causen problemas. Al hacerlo, puedes mejorar el desempeño de tus máquinas y reducir la necesidad de mantenimiento innecesario.

Los beneficios del análisis de vibraciones van más allá del ahorro de costos y la mejora del tiempo de operación. Al prevenir averías, también puedes mejorar la ventaja competitiva y las ganancias de tu empresa. Esto se debe a que las averías pueden provocar ventas perdidas, pérdida de productividad e insatisfacción de clientes.

Cómo implementar el análisis de vibraciones

Para recopilar los datos y realizar el análisis, una buena opción es llevar a cabo el monitoreo basado en condición del equipo. Existen dos métodos principales: online y offline.

El monitoreo online emplea sensores que combinan Inteligencia Artificial (IA) e Internet de las Cosas (IoT) para recopilar datos de forma automática y en tiempo real. Por esta conveniencia, no se requiere la presencia de un profesional de mantenimiento. En las estrategias predictivas offline, se realiza muestreo manual y depende directamente de los profesionales.

El uso de sensores de vibración para recopilar datos es cada vez más accesible y beneficioso para las empresas, particularmente para las que desean mejorar sus prácticas de mantenimiento.

Sensores de vibración de TRACTIAN

Los sensores IoT como el TRACTIAN Smart Trac están diseñados para ubicarse en puntos estratégicos a lo largo de la línea de eje principal de un activo.

El Smart Trac realiza verificaciones de vibración y analiza datos en tres ejes: radial, horizontal y vertical. Recopila datos entre 0 y 32kHz cada 5 minutos, proporcionando a los usuarios una forma de onda completa y un espectro de frecuencia.

Una vez configurado, el Smart Trac transforma las señales de vibración en señales eléctricas y las envía automáticamente para ser registradas. La implementación es la más rápida del mercado: el sistema plug and play toma alrededor de 3 minutos en configurarse.

Luego, los datos recopilados y registrados son analizados por un profesional capacitado con la ayuda de una IA que evalúa la condición de la máquina.

Una vez que los sensores tienen los datos, la plataforma los interpreta, generando insights y enviando alertas. Con acceso a datos en tiempo real, se pueden evitar reparaciones de emergencia y garantizar ahorros.

El caso de éxito de Ahlstrom Munksjö

Para demostrarlo, tomemos un insight recibido por Ahlstrom Munksjö, un fabricante global de materiales a base de fibras.

Querían mejorar su programa de mantenimiento basado en condición (CBM) para evitar fallas de equipos e interrupciones de producción. Eligieron TRACTIAN para ayudarlos a alcanzar ese objetivo.

TRACTIAN instaló 100 sensores Smart Trac en las máquinas de Ahlstrom Munksjö, que comenzaron a recopilar datos de los activos de forma remota y en tiempo real.

Los sensores identificaron rápidamente una anomalía de vibración en dos motores que tenían fallas de rodamientos y un ajuste incorrecto, y enviaron una alerta al equipo. Una vez recibido el insight, el equipo actuó antes de que algo más grave pudiera suceder.

El equipo de mantenimiento de Ahlstrom Munksjö actuó con rapidez para reemplazar el rodamiento antes de que fallara. Esto previno el tiempo de inactividad no planificado y la interrupción de una producción completa.

La plataforma y los sensores de TRACTIAN se convierten en un sistema predictivo completo cuando se combinan con el software CMMS TracOS, que centraliza rutinas y automatiza procesos.

La herramienta de Órdenes de Trabajo dentro de TracOS asigna a los responsables y recopila datos sobre equipos, herramientas y materiales. También monitorea el estado de la orden de trabajo, con notificaciones para cada actualización, todo desde un solo lugar.

Todos estos datos son accesibles desde la App de TRACTIAN o un navegador en cualquier computadora, celular o tablet.

Los modelos de aprendizaje automático de la aplicación funcionan de manera similar a una red neuronal porque no están conectados a internet, sino a la conectividad 4G/LTE.

Invertir en análisis de vibraciones y tecnología de mantenimiento predictivo es esencial para anticipar problemas y evitar fallas inesperadas.

Al reducir la frecuencia de fallas, también podemos reducir el tiempo de inactividad, el reemplazo de equipos y la pérdida de tiempo y recursos. Nuestro objetivo es proporcionar tecnología de alta calidad que optimice las rutinas de mantenimiento de los equipos.

La conclusión

El análisis de vibraciones es una de las herramientas más confiables y costo-efectivas disponibles para los equipos de mantenimiento industrial. Al monitorear continuamente las firmas de vibración y aplicar análisis espectral, los equipos pueden detectar fallas en desarrollo mucho antes de que provoquen la falla del equipo. El resultado es menos paradas no planificadas, costos de reparación más bajos y una vida útil más larga de los activos.

Ya sea que estés implementando un nuevo programa de mantenimiento predictivo o mejorando uno existente, integrar el monitoreo continuo de vibraciones mediante sensores IoT brinda a los equipos de mantenimiento la inteligencia en tiempo real necesaria para tomar decisiones seguras basadas en datos. El caso de Ahlstrom Munksjö muestra exactamente lo que es posible: una falla de rodamiento detectada con anticipación, una línea de producción en marcha y un equipo de mantenimiento capacitado para actuar de forma proactiva en lugar de reactiva.

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