Análisis de Vibraciones

¿Qué Es el Análisis de Vibraciones?

El objetivo principal del mantenimiento es simple: mejorar el rendimiento y aumentar las ganancias. Para lograrlo, los equipos deben enfocarse en tareas que incrementen la confiabilidad y disponibilidad de los activos, reduciendo así el tiempo de paro.

Una de las formas más eficientes de lograr esto es mediante el monitoreo de las condiciones de las máquinas. El monitoreo de condición nos permite evaluar cada activo, brindándonos información crucial sobre su comportamiento y condición actual.

La técnica de monitoreo más común y eficiente es el análisis de vibraciones (AV). Se utiliza con frecuencia para identificar señales tempranas de desgaste en equipos rotativos, así como para predecir posibles fallas. Al monitorear los niveles de vibración con el tiempo, los ingenieros pueden ver si una máquina comienza a mostrar señales de problema. Esto les permite tomar acción antes de que ocurra una falla, previniendo costosos paros y daños.

¿Por qué realizan los técnicos e industrias el análisis de vibraciones? Es sencillo: al monitorear los niveles de vibración con el tiempo, los ingenieros pueden ver si una máquina comienza a mostrar señales de problema. Esto les permite actuar antes de que ocurra una falla, previniendo costosos paros y daños.

¿Cómo Detecta el Análisis de Vibraciones las Posibles Fallas?

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

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

Los mantenedores verifican si un patrón de vibración inusual está relacionado con una falla. Luego, mediante el análisis espectral, evaluamos las anomalías, garantizando 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 esto utilizamos la transformada de Fourier (FFT) para convertir frecuencias del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia.

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

Parámetros Importantes de Vibración

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

Para esto, necesitamos conocer 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 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. A menudo es el mejor parámetro para la detección temprana de problemas.

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

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

El mejor parámetro a usar 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 para Análisis de Vibraciones

Para que las pruebas de vibración sean efectivas, debemos medir con precisión las ondas de vibración.

Existen 4 formas generales de medir estas ondas:

• Medidores de vibración de nivel global (con o sin filtro): miden el nivel de vibración general de una máquina o estructura. El filtro se usa para seleccionar el rango de frecuencia que deseas medir, facilitando el aislamiento de problemas específicos.
• Los acelerómetros miden la aceleración de un objeto vibrante. Al medir la aceleración, puedes obtener una estimación de la amplitud y frecuencia de la vibración.
• Los 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 frecuencia de la vibración.
• Los 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 vibración, un acelerómetro o sensor de velocidad sería una buena opción. Si necesitas medir el desplazamiento de la vibración, un sensor de desplazamiento sería la elección correcta.

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

Consideraciones Clave en el Análisis de Vibraciones

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

Señales en Estado Estable y Transitorias

Comprender la naturaleza de las señales de vibración es esencial. Las señales en estado estable son continuas y repetitivas, mientras que las señales transitorias ocurren debido a eventos específicos, proporcionando información de diagnóstico crítica.

Picos Síncronos

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

Picos Asíncronos

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

Picos Subsíncronos

Estos picos ocurren a frecuencias inferiores a la frecuencia de rotación fundamental. Pueden indicar problemas como bandas deslizantes, defectos en la jaula de rodamientos o turbulencia en el flujo de fluidos, que son críticos para detectar problemas mecánicos sutiles.

Capacidades de Diagnóstico

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

Ventajas del Análisis de Vibraciones en Máquinas

El análisis de vibraciones puede ayudarte a predecir cuándo se requerirá mantenimiento, para que puedas evitar costosas averías 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 vibraciones anormales antes de que causen problemas. Al hacer esto, puedes mejorar el rendimiento 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 en 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 pérdidas en ventas, productividad y satisfacción del cliente.

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: en línea y fuera de línea.

El monitoreo en línea emplea sensores que combinan Inteligencia Artificial (IA) e Internet de las Cosas (IoT) para recopilar datos de forma automática y en tiempo real. Gracias a esta conveniencia, no se requiere la presencia de un profesional de mantenimiento. En las estrategias predictivas fuera de línea, el muestreo manual es realizado directamente por los profesionales.

El uso de sensores de vibración para recopilar datos se está volviendo más accesible y beneficioso para las empresas, especialmente aquellas que desean mejorar sus prácticas de mantenimiento.

Sensores de Vibración TRACTIAN

Los sensores IoT como el TRACTIAN Smart Trac están diseñados para posicionarse en puntos estratégicos a lo largo del eje principal de los activos.

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

Una vez configurado, Smart Trac transforma las señales de vibración en señales eléctricas, enviándolas automáticamente para su registro. La implementación es la más rápida del mercado: el sistema plug and play tarda aproximadamente 3 minutos en configurarse.

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

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

El Caso de Éxito de Ahlstrom Munksjö

Para demostrar esto, tomemos un reporte recibido por Ahlstrom Munksjö, un fabricante global de materiales a base de fibra.

Querían mejorar su programa de mantenimiento basado en condición (CBM) para evitar fallas en equipos e interrupciones en la producción. Eligieron a TRACTIAN para ayudarles a lograr este objetivo.

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

Los sensores identificaron rápidamente una anomalía de vibración en dos motores que presentaban fallas en rodamientos y sujeción incorrecta, y enviaron una alerta al equipo. Una vez recibido el reporte, el equipo actuó antes de que pudiera ocurrir algo más grave.

El equipo de mantenimiento de Ahlstrom Munksjö actuó de inmediato para reemplazar el rodamiento antes de que fallara. Esto previno un paro no planeado y la interrupción de toda la producción.

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 a través de la App TRACTIAN o un navegador en cualquier computadora, teléfono celular o tableta.

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

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

Al reducir la frecuencia de fallas, también podemos reducir el tiempo de paro, 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 para los equipos.

Lo más importante

El análisis de vibraciones es una de las herramientas más confiables y rentables disponibles para los equipos de mantenimiento industrial. Al monitorear continuamente las firmas de vibración y aplicar el análisis espectral, los equipos pueden detectar fallas en desarrollo mucho antes de que causen una avería en el equipo. El resultado son menos paros no planeados, menores costos de reparación y mayor vida útil 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 proporciona a los equipos de mantenimiento la inteligencia en tiempo real necesaria para tomar decisiones confiables basadas en datos. El caso de Ahlstrom Munksjö muestra exactamente lo que es posible: una falla en rodamiento detectada con anticipación, una línea de producción en operación y un equipo de mantenimiento con capacidad de actuar de forma proactiva en lugar de reactiva.

Preguntas Frecuentes