Examinando por Materia "Compresor"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Generación de indicadores de desempeño de un compresor de tornillo por medio de análisis acústico
    (Universidad EIA, 2021) Garcés Quiroz, Jacobo; Jiménez Gómez, Sebastián
    RESUMEN: En el marco de la manufactura inteligente (industria 4.0), las industrias están reemplazando cada vez más las técnicas de mantenimiento tradicionales, migrando hacia soluciones más inteligentes y eficientes en recursos (costo, tiempo). Dentro de estas soluciones encontramos los sistemas de Condition Monitoring (CMS) y mantenimiento predictivo que permiten detectar y reaccionar ante las fallas antes de que estas ocurran. (Cakir, 2021). A pesar de que la literatura y antecedentes relacionados con CM tratan en su mayoría de análisis de vibraciones, el análisis de señales acústicas ha venido tomando fuerza en la industria gracias a las ventajas en costo, montaje, disponibilidad de equipos (se pueden usar micrófonos convencionales), ancho de banda de los sensores, entre otros, las cuales fueron evidenciadas en la etapa de la adquisición. En el presente trabajo se realizaron pruebas de adquisición de Audio mediante la tarjeta STWIN de STMicroelectronics, y variables del proceso mediante la tarjeta HDTAC desarrollada en la UEIA en 2020, en un compresor Kaeser Airtower 7.5c usado en la Universidad EIA, con el objetivo de generar indicadores de desempeño a través de la información recolectada de estas señales auditivas. Para el análisis en el dominio de la frecuencia se comparó la magnitud de los picos encontrados, tanto en la FFT como en la Densidad de Potencia espectral (PSD). Se encontraron coincidencias con picos característicos del compresor, que se calcularon con base en literatura del análisis de vibraciones. También al realizar esta comparación entre varias mediciones, en regiones de interés iguales, se halló una alta variabilidad en la magnitud de los picos de la FFT (36% de error porcentual en promedio), mientras que en la PSD se halló un error porcentual promedio de 2.08%, por lo tanto, se planteó un indicador basado en la variación de la magnitud de los picos coincidentes en la PSD. En el dominio del tiempo se plantearon indicadores de estadística descriptiva como curtosis, factor de cresta y valor RMS; también un indicador relacionado con el tiempo que tarda en llegar el audio a su pico máximo durante el arranque, que se asocia con el estado de elementos mecánicos del compresor, y se encontró una correlación entre la corriente y el audio en el arranque, ya que sus envolventes se pueden aproximar a una línea recta, ambas con pendientes positivas. Todos los indicadores generados son dependientes de la ubicación del dispositivo de medición acústica, y de las características del espacio en el que se encuentra, ya que todas las mediciones de audio realizadas con la STWIN son relativas y no arrojan un valor en una escala de medición de intensidad sonora absoluta.