Comparación de señales de vibración y corriente para la detección de la severidad de fallos en engranajes
DOI:
https://doi.org/10.24054/bistua.v17i1.283Keywords:
afcm, engranes, monitoreo de la condición, severidad de fallosAbstract
Está investigación tiene como objetivo comparar las señales de vibración y corriente de un motor de inducción para la detección de la severidad de fallos en engranajes. Para realizar el estudio de simularon los fallos de picadura y rotura de diente en engranes rectos con un total de nueve niveles de severidad para cada fallo. Como resultado mediante la aplicación de la FFT a las señales adquiridas se identificó la existencia de bandas laterales a través de la frecuencia de línea de alimentación del motor tales como; frecuencias de rotación del eje de entrada, eje de salida y frecuencias de engranaje, donde la vibración pudo detectar fallos incipientes y mediante la señal de corriente fallos severos.
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References
Benbouzid, M. E. H. (2000). A review of induction motors signature analysis as a medium for faults detection. IEEE transactions on industrial electronics, 47(5), 984–993. https://doi.org/10.1109/41.873206
Bravo Imaz, I. (2018). Acquisition and processing of new data sources for improved condition monitoring of mechanical systems (Tesis Doctoral). Universidad del País Vasco, Leoia. Recuperado de
http://hdl.handle.net/10810/26690 Devendiran, S., & Manivannan, K. (2016). Vibration
Based Condition Monitoring and Fault Diagnosis Technologies For Bearing and Gear Components-A Review. International Journal of Applied Engineering Research, 11(6), 3966–3975.
Jin, X., Cheng, F., Peng, Y., Qiao, W., & Qu, L. (2016). A comparative study on Vibration- and current-based approaches for drivetrain gearbox fault diagnosis. En Industry Applications Society Annual Meeting, 2016 IEEE (pp. 1–8). IEEE. Recuperado de
http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/ 7731964/
Kar, C., & Mohanty, A. R. (2006). Monitoring gear vibrations through motor current signature analysis and wavelet transform. Mechanical Systems and Signal Processing, 20(1), 158–
Laverde P Luz Amanda., Rivera María Esther (2015). .Bochalema-sistema de alerta temprana. Bistua Revista de la Facultad de Ciencias Básicas, 13(2):91-111.
Mohanty, A. (2014). Machinery Condition Monitoring. CRC Press. https://doi.org/10.1201/b17941
Moya Rodríguez, J., Dantas, M., Santos, D., Alvarez, C., Da, R., Botelho, S., … Junio França, F. (2014). Deterioro y modos de fallo en engranajes. Presentado en COMEC, Cuba. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.4579.3766
Radzevich, S. P. (2016). Dudley’s handbook of practical gear design and manufacture. CRC Press.
Schoen, R. R., Habetler, T. G., Kamran, F., & Bartfield, R. G. (1995). Motor bearing damage detection using stator current monitoring. IEEE Transactions on Industry Applications, 31(6), 1274-1279.
https://doi.org/10.1109/28.475697
Wang, W. (2001). Early detection of gear tooth cracking using the resonance demodulation technique. Mechanical Systems and Signal Processing, 15(5), 887-903.
https://doi.org/10.1006/mssp.2001.1416
Xu, X., De Doncker, R., & Novotny, D. W. (1988). A stator flux oriented induction machine drive. En Power Electronics Specialists Conference, 1988. PESC’88 Record., 19th Annual IEEE (pp. 870–876). IEEE.
Ye, Z., Wu, B., & Sadeghian, A. (2003). Current signature analysis of induction motor mechanical faults by wavelet packet decomposition. IEEE transactions on industrial electronics, 50(6), 1217–1228. https://doi.org/10.1109/TIE.2003.819682
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