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Nov 25, 2023

Identification des problèmes de roulement avec la démodulation d'accélération

La démodulation d'accélération (gD) est une technique utile pour quiconque cherche à identifier un défaut de roulement existant. En fait, lorsque ce type de technologie est correctement utilisé, il y a peu de raisons pour qu'un équipement rotatif, tel qu'un moteur, une pompe, un ventilateur, un compresseur ou une boîte de vitesses tombe en panne sans avertissement. Bien que la plus grande force de la démodulation réside dans sa capacité à identifier l'état des roulements à éléments roulants, c'est également un outil précieux pour identifier l'efficacité de la lubrification et un mauvais engrènement des engrenages.

Histoire

La naissance de la démodulation commerciale a effectivement commencé au milieu des années 1980 avec la technique Spike Energy d'IRD Mechanalysis, qui ne fournissait initialement qu'une mesure globale des vibrations. Après que l'entreprise ait poursuivi sa mesure Spike Energy Spectrum, d'autres sociétés spécialisées dans les vibrations ont rapidement cherché à développer leurs propres solutions en raison des avantages que les utilisateurs finaux pourraient tirer de leurs efforts pour identifier les problèmes liés aux machines susceptibles de provoquer des temps d'arrêt imprévus.

Des unités de condition de roulement (BCU) à l'enveloppement haute fréquence (HFE) en passant par l'enveloppement d'accélération (gE) et maintenant la démodulation d'accélération, tous ont bien fonctionné, bien que de légères variations aient été utilisées pour obtenir des résultats similaires. Certaines versions utilisaient un filtre passe-haut ou plusieurs filtres passe-bande (BP), tandis que d'autres ont eu du succès en utilisant uniquement un filtre passe-haut (le Fmax agissant comme filtre passe-bas). Le redressement du signal fait également partie de cette technique d'analyse des vibrations, les entreprises utilisant des circuits de redressement demi-onde plutôt que pleine onde. La seule chose que toutes ces techniques ont en commun est qu'elles ont produit des résultats positifs, mais en tant que technique de traitement du signal, plusieurs facteurs doivent être pris en compte pour donner de bons résultats :

Combien de matériaux différents le signal traverse-t-il pour arriver au capteur ? La distance entre le capteur et le roulement/engrenage défectueux affectera les résultats, en particulier les amplitudes.

Est-il monté avec un goujon fileté (qui offre la plage de mesure dynamique la plus large) ou le capteur est-il monté selon une autre méthode ?

Certains filtres peuvent masquer le signal de défaut en filtrant l'énergie du défaut, tandis que d'autres peuvent permettre de capturer le signal de défaut.

Un aperçu simplifié du processus gD se présente comme suit (Image 1) : Appliquez un filtre passe-haut à la forme d'onde d'accélération brute pour éliminer les basses fréquences. Ensuite, rectifiez le signal restant. Ensuite, appliquez un filtre passe-bas (le Fmax pour la mesure) et effectuez une analyse de transformation de Fourier rapide (FFT) sur la forme d'onde résultante.

Les études de cas suivantes montrent comment la démodulation d'accélération a été utilisée pour identifier les roulements défectueux dans divers environnements de fabrication.

Étude de cas n° 1 : Roulement défectueux dans un moteur critique

gD confirme un défaut de roulement dans le moteur critique d'une usine de fabrication suffisamment tôt pour fournir un délai de cinq mois avant l'arrêt de réparation précédemment prévu en août. Dans ce cas, la combinaison de nombreuses mesures produites par le système de surveillance de l'état utilisé par le fabricant, un système micro-électromécanique (MEMS) sans fil fournissant 180 lectures par mois pour six paramètres de vibration différents, ainsi que des tracés de tendance stables, a donné à l'utilisateur final la confiance nécessaire pour continuer à exploiter l'actif critique jusqu'à l'arrêt prévu. En raison de l'identification des défauts et de la criticité du moteur, les pièces de rechange étaient sur place et l'équipe de maintenance de l'usine était prête à changer la machine au cas où son état se dégraderait considérablement avant l'arrêt prévu.

Grâce aux multiples mesures quotidiennes du système de surveillance de l'état, ainsi qu'à la technologie de démodulation, le besoin de réponses 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 aux alarmes sur l'équilibre des actifs de l'usine avec des roulements à éléments roulants a pu être éliminé. Dans ce cas, les pics de la course extérieure de la fréquence de passage de la balle (BPFO) étaient évidents dans la mesure démodulée ainsi que dans la FFT d'accélération. Il s'agit généralement d'une indication d'un niveau avancé de défaut dans le roulement.

Étude de cas n° 2 : Moteur électrique de 3 000 ch

Un moteur électrique de 3 000 chevaux (ch) utilisé pour faire tourner un grand ventilateur à 890 rotations par minute (tr/min) était utilisé pour tester en bêta un système de surveillance de l'état sans fil. Bien qu'une seule seconde de données ait été capturée avant que le moteur ne soit arrêté pour réparation (largement échantillonné), cela a fourni suffisamment d'informations pour post-traiter la forme d'onde temporelle (TWF) dans un spectre gD. La possibilité de post-traiter les données stockées était essentielle pour identifier le problème affectant le moteur. Le spectre gD indiquait clairement un BPFO dans le roulement 6332, ce qui correspondait à la photo du roulement défectueux.

Étude de cas n° 3 : Roulements de crible de secoueur

Un utilisateur n'avait aucune surveillance en ligne de ses cribles vibrants critiques. Lorsqu'elles tombent en panne, ces machines présentent de graves risques pour la sécurité ainsi que des temps d'arrêt importants et coûteux pour l'opérateur. Pour résoudre ces problèmes, l'utilisateur a décidé d'installer un système sans fil basé sur des capteurs pour cette application, et les résultats ont été exceptionnels. Les capteurs sont conçus pour résister aux forces g extrêmement élevées inhérentes à cet environnement de fonctionnement extrêmement difficile. Un capteur filaire traditionnel a eu du mal à durer dans cette application.

La partie intéressante du tracé (Image 2) est l'insensibilité de la mesure de la vitesse de vibration à l'énergie du défaut de roulement dans le tracé de la tendance de la vitesse (partie supérieure). L'énergie du défaut de roulement est clairement capturée dans le graphique de tendance gD (section du milieu).

Le défaut s'est aggravé sur une période de trois jours, mais a été facilement détecté par le système de surveillance de l'état qui collecte six séries de mesures toutes les quatre heures par jour. Bien que trois jours soient un préavis assez court, l'équipe de maintenance a pu planifier le temps d'arrêt, s'assurer que les pièces et le personnel étaient sur place et exécuter la maintenance nécessaire au coût le plus bas possible pour l'installation.

gD utilisant des capteurs MEMS (ainsi que des accéléromètres piézo standard) reste une méthode fiable et précise pour identifier les problèmes liés aux roulements. gD peut aider à identifier l'état et l'état des roulements à éléments roulants, indépendamment de la vitesse et de la charge. Bien que la vitesse et la charge puissent avoir un effet sur l'amplitude de ces types de mesures, si un défaut existe dans un chemin de roulement ou un élément roulant, gD identifiera le problème spécifique (par exemple, défaut dans la bague extérieure du roulement, la bague intérieure, etc.) . Il peut s'agir de données précieuses pour effectuer une analyse des causes profondes des défaillances (RCFA) afin d'éviter qu'un défaut particulier et reproductible ne se reproduise. Si une machine présente régulièrement un défaut de bague intérieure, cela indique peut-être un boîtier ou un problème d'ajustement. Alternativement, peut-être que les processus de montage des roulements de l'installation doivent être affinés, ou peut-être que la rondeur de l'arbre est un problème. Connaître les spécificités derrière l'origine d'un défaut peut aider dans le processus RCFA.

De plus, gD est généralement un outil d'identification précoce qui peut être utilisé pour gérer la planification et la planification des réparations. Une fois qu'un défaut est également visible dans une FFT d'accélération ou de vitesse standard, il a progressé au point où le cycle de réparation doit être raccourci pour atténuer la possibilité d'un temps d'arrêt coûteux et imprévu.

Frank Mignano est responsable de la surveillance de l'état, Amériques pour Schaeffler Group USA Inc. Pour plus d'informations, visitez schaeffler.com.

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