El monitoreo de condición (coloquialmente, CM ) es el proceso de monitorear un parámetro de condición en la maquinaria (vibración, temperatura, etc.), con el fin de identificar un cambio significativo que sea indicativo de una falla en desarrollo. Es un componente importante del mantenimiento predictivo . El uso del monitoreo de condición permite programar el mantenimiento o tomar otras acciones para prevenir daños emergentes y evitar sus consecuencias. El monitoreo de condición tiene un beneficio único en el sentido de que las condiciones que acortarían la vida útil normal pueden abordarse antes de que se conviertan en una falla importante. Las técnicas de monitoreo de condición se utilizan normalmente en equipos rotativos, sistemas auxiliares y otras máquinas como equipos accionados por correas (compresores, bombas , motores eléctricos , motores de combustión interna, prensas), mientras que la inspección periódica mediante técnicas de pruebas no destructivas (NDT) y ajuste. Para evaluación de servicio (FFS) [1] se utilizan para equipos de plantas estáticas, como calderas de vapor , tuberías e intercambiadores de calor .
La siguiente lista incluye las principales técnicas de monitoreo de condición aplicadas en los sectores industrial y de transporte:
La mayoría de las tecnologías CM están siendo estandarizadas por ISO y ASTM . [8]
Equipo rotativo es un término general de la industria que incluye cajas de engranajes, maquinaria alternativa y centrífuga.
El método más utilizado para máquinas rotativas es el análisis de vibraciones . [9] [10] [11] [12]
Las mediciones se pueden tomar en carcasas de rodamientos de máquinas con acelerómetros (transductores sísmicos o piezoeléctricos) para medir las vibraciones de la carcasa, y en la gran mayoría de máquinas críticas, con transductores de corrientes parásitas que observan directamente los ejes giratorios para medir las vibraciones radiales (y desplazamiento axial) del eje. El nivel de vibración se puede comparar con valores de referencia históricos, como arranques y paradas anteriores y, en algunos casos, estándares establecidos, como cambios de carga, para evaluar la gravedad. Los OEM de maquinaria y piezas también definen límites de vibración basados en el diseño de la máquina o de las piezas internas, por ejemplo, frecuencias de fallo de los rodamientos.
La interpretación de la señal de vibración obtenida es un procedimiento complicado que requiere formación y experiencia especializadas. [13] Se simplifica mediante el uso de tecnologías de última generación que proporcionan la gran mayoría del análisis de datos de forma automática y proporcionan información en lugar de datos sin procesar. Una técnica comúnmente empleada es examinar las frecuencias individuales presentes en la señal. Estas frecuencias corresponden a determinados componentes mecánicos (por ejemplo, las distintas piezas que componen un rodamiento ) o a determinados fallos de funcionamiento (como el desequilibrio o la desalineación del eje). Al examinar estas frecuencias y sus armónicos, el especialista en CM a menudo puede identificar la ubicación y el tipo de problema y, a veces, también la causa raíz. Por ejemplo, una vibración elevada a la frecuencia correspondiente a la velocidad de rotación se debe con mayor frecuencia a un desequilibrio residual y se corrige equilibrando la máquina. Por otro lado, un rodamiento con elementos rodantes que se degrada suele presentar señales de vibración a frecuencias específicas que aumentan en intensidad a medida que se desgasta. Instrumentos de análisis especiales pueden detectar este desgaste semanas o incluso meses antes de la falla, dando amplia advertencia para programar el reemplazo antes de una falla que podría causar un tiempo de inactividad mucho más prolongado. Además de todos los sensores y análisis de datos, es importante tener en cuenta que más del 80% de todos los equipos mecánicos complejos fallan accidentalmente y sin ninguna relación con su ciclo de vida. [14]
La mayoría de los instrumentos de análisis de vibraciones actuales utilizan una transformada rápida de Fourier (FFT) [15] que es un caso especial de la transformada discreta generalizada de Fourier y convierte la señal de vibración de su representación en el dominio del tiempo a su representación equivalente en el dominio de la frecuencia . Sin embargo, el análisis de frecuencia (a veces llamado Análisis Espectral o Análisis de Firma de Vibración) es sólo un aspecto de la interpretación de la información contenida en una señal de vibración. El análisis de frecuencia tiende a ser más útil en máquinas que emplean rodamientos de elementos rodantes y cuyos principales modos de falla tienden a ser la degradación de esos rodamientos, que típicamente exhiben un aumento en las frecuencias características asociadas con las geometrías y construcciones de los rodamientos. Dependiendo del tipo de máquina, sus fallas típicas, los tipos de rodamientos empleados, las velocidades de rotación y otros factores, el especialista en CM puede utilizar herramientas de diagnóstico adicionales, como el examen de la señal en el dominio del tiempo, la relación de fase entre los componentes de vibración y una sincronización. marca en el eje de la máquina (a menudo conocida como fasor clave ), tendencias históricas de los niveles de vibración, la forma de la vibración y muchos otros aspectos de la señal junto con otra información del proceso, como carga, temperaturas de los rodamientos, caudales y posiciones de las válvulas. y presiones para proporcionar un diagnóstico preciso. Esto es particularmente cierto en el caso de máquinas que utilizan cojinetes fluidos en lugar de cojinetes de elementos rodantes . Para permitirles ver estos datos en una forma más simplificada, los analistas de vibraciones o los ingenieros de diagnóstico de maquinaria han adoptado una serie de gráficos matemáticos para mostrar los problemas de la máquina y las características de funcionamiento; estos gráficos incluyen el gráfico de Bode , el gráfico de cascada , el gráfico polar y el gráfico de base de tiempo de órbita, entre otros.
Los analizadores y recolectores de datos portátiles son ahora comunes en máquinas no críticas o de equilibrio de plantas en las que la instrumentación de vibración permanente en línea no puede justificarse económicamente. El técnico puede recopilar muestras de datos de varias máquinas y luego descargarlos a una computadora donde el analista (y a veces la inteligencia artificial) puede examinar los datos en busca de cambios que indiquen mal funcionamiento y fallas inminentes. Para máquinas más grandes y críticas donde las implicaciones de seguridad, las interrupciones de la producción (el llamado "tiempo de inactividad"), las piezas de repuesto y otros costos de fallas pueden ser apreciables (determinados por el índice de criticidad), generalmente se emplea un sistema de monitoreo permanente en lugar de depender de sobre la recopilación periódica de datos portátiles. Sin embargo, los métodos y herramientas de diagnóstico disponibles en ambos enfoques son generalmente los mismos.
Recientemente, también se han aplicado sistemas de monitoreo de condición en línea a industrias de procesos pesados como agua, acero, petróleo y gas, pulpa y papel, minería, petroquímica y generación de energía eólica.
El monitoreo del desempeño es una técnica de monitoreo de condiciones menos conocida. Se puede aplicar a maquinaria rotativa como bombas y turbinas, así como a elementos estacionarios como calderas e intercambiadores de calor. Se requieren mediciones de cantidades físicas: temperatura, presión, flujo, velocidad, desplazamiento, según el rubro de la planta. Rara vez es necesaria una precisión absoluta, pero sí se necesitan datos repetibles. Generalmente se necesitan instrumentos de prueba calibrados, pero se ha logrado cierto éxito en plantas con DCS (Sistemas de control distribuido). El análisis de rendimiento suele estar estrechamente relacionado con la eficiencia energética y, por lo tanto, se ha aplicado durante mucho tiempo en las plantas de generación de energía a vapor. En algunos casos, es posible calcular el momento óptimo de revisión para restaurar el rendimiento degradado.
Sistemas de tensión y corriente basados en modelos (sistemas MBVI): Esta es una técnica que utiliza la información disponible de las señales de corriente y tensión en las tres fases simultáneamente. Los sistemas basados en modelos son capaces de identificar muchos de los mismos fenómenos que también se observan con técnicas más convencionales, que cubren áreas eléctricas, mecánicas y operativas. Los sistemas basados en modelos funcionan según las líneas que se muestran en la Figura 6 a continuación y miden tanto la corriente como el voltaje mientras el motor está en funcionamiento y luego crean automáticamente un modelo matemático de la relación entre la corriente y el voltaje. Al aplicar este modelo al voltaje medido, se calcula una corriente modelada y se compara con la corriente medida real. Las desviaciones entre la corriente medida y la corriente modelada representan imperfecciones en el sistema del motor y del equipo accionado, que pueden analizarse usando una combinación del vector de Park para simplificar las corrientes trifásicas en dos fases ortogonales (D&Q), análisis de Fourier para dar una potencia. gráfico de densidad espectral y evaluación algorítmica del espectro resultante para identificar fallas o modos de falla específicos. Estos sistemas están diseñados para instalación permanente como una solución de monitoreo de condición en lugar de como un dispositivo de medición de diagnóstico a corto plazo, y sus resultados pueden integrarse en sistemas normales de planta. Al estar permanentemente conectados, las tendencias históricas se capturan automáticamente.
El tipo de resultados que estos tipos de dispositivos pueden crear incluyen pantalla única, visualizaciones de semáforo del funcionamiento general del equipo, junto con el diagnóstico de una variedad de problemas mecánicos, eléctricos y operativos, y gráficos de tendencias que muestran cómo estos parámetros cambian a través del tiempo. . El concepto de este tipo de dispositivo es que puede ser utilizado por operadores y mantenedores normales de plantas sin la necesidad de una interpretación especializada de los espectros, aunque los gráficos espectrales subyacentes están disponibles si es necesario. El tipo de fallas que se pueden detectar incluyen una variedad de problemas mecánicos como desequilibrio, desalineación y problemas de rodamientos en el motor y el equipo impulsado, así como problemas eléctricos que incluyen fallas en el aislamiento, devanados del estator flojos, problemas en las ranuras del rotor, corriente o voltaje. desequilibrio y distorsión armónica. Debido a que estos sistemas miden tanto la corriente como el voltaje, también monitorean la energía y pueden identificar problemas causados por condiciones operativas inusuales e identificar causas de pérdida de eficiencia. Debido a que los sistemas basados en modelos solo examinan la diferencia entre las corrientes reales y predichas, filtran de manera efectiva todas las señales eléctricas normales que son tan evidentes en el análisis espectral de corriente del motor (MCSA) convencional, dejando un conjunto mucho más simple de señales para analizar. Debido a que estos sistemas se basan en la relación entre voltaje y corriente, funcionan bien con sistemas impulsados por inversores donde el voltaje de entrada puede ser de una frecuencia variable y puede haber una forma de onda ruidosa con alto contenido de componentes armónicos. Los sistemas basados en modelos filtran eficazmente todo este ruido en la señal de voltaje de la señal de corriente resultante, dejando solo las imperfecciones subyacentes. Esta facilidad de uso y bajo costo de este tipo de equipo lo hace apropiado para equipos de menor costo y menor criticidad. [dieciséis]
El índice de criticidad se utiliza a menudo para determinar el grado de monitoreo de condición en una máquina determinada teniendo en cuenta el propósito de la máquina, la redundancia (es decir, si la máquina falla, hay una máquina de reserva que pueda hacerse cargo), el costo de reparación, los impactos del tiempo de inactividad, cuestiones de salud, seguridad y medio ambiente y una serie de otros factores clave. El índice de criticidad sitúa a todas las máquinas en una de tres categorías: