MOST CITED
Update: 2021-07-01
Task „Implementation of procedures ensuring the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.
Javier Castilla-Gutiérrez
Analiza, ocena i monitorowanie częstotliwości charakterystycznych pneumatycznego zespołu napędowego i wchodzącego w jego skład łożyska na podstawie widm częstotliwości oraz gęstości widmowej
W artykule przedstawiono wyniki badań częstotliwości charakterystycznych napędu pneumatycznego i wchodzącego w jego skład łożyska zawieszenia. Analiza przybliża jedno z najważniejszych wymagań sektora przemysłowego, w którym dąży się do tego by wyróżniać się na tle konkurencji sprawnością i wydajnością urządzeń. Przy zbieraniu danych postępowaliśmy zgodnie ze normą ISO 10816, wykorzystując średnie prędkości kwadratowe, co pozwoliło zmniejszyć maskowanie sygnałów, które występuje w zależności od tego, czy mamy do czynienia z wysokimi czy niskimi częstotliwościami. Badanie stanowi odpowiedź na jeden z najważniejszych wymogów w zakresie kontroli predykcyjnej i prewencyjnej obiektów przemysłowych. Problemem systemów konserwacji predykcyjnej sprzętu, w którego skład wchodzą łożyska jest duża ilość punktów kontrolnych, które generują wysokie koszty jeśli chodzi o czas i zasoby ludzkie. Celem pracy było określenie, które ze wszystkich badanych częstotliwości są najistotniejsze oraz dla których częstotliwości pozycja i oś pomiaru mają największe znaczenie. W tym celu przeanalizowano częstotliwość obrotową analizowanej dmuchawy, częstotliwość wynikową wszystkich częstotliwości, częstotliwość łopatek oraz częstotliwość łożyska.
Analysis, evaluation and monitoring of the characteristic frequencies of pneumatic drive unit and its bearing through their corresponding frequency spectra and spectral density
This article shows the results of the study of the characteristic frequencies of pneumatic drive equipment and its suspension bearing. The analysis approaches one of the most important requirements of the industrial sector, which seeks to be recognised by the efficiency and performance of its equipment when compared to its coming economic competitors. For data collection and we have followed the ISO 10816 standards, thus using the values of speed in RMS, aiming to reduce the masking of these signals that occurs depending on whether they are high or low frequencies. The study will respond to one of the most important requirements found in the predictive and preventive control of industrial sites. The problem of the predictive systems of maintenance of equipment with bearings lies in the number of monitoring and analysis points that generate a high cost in time and human resources. The aim will be to determine which of all the study frequencies is the most significant and in which position and measurement axis has the biggest impact. To do this, we will analyse the rotation frequency of the blowing machine, the resulting frequency of all the frequencies, the frequency of the impulsion blades and finally the frequency of the bearing. The study would be able to predict when our equipment is going to suffer a failure, reducing the control points and the cost.
Control and prediction protocol for bearing failure through spectral power density
This paper aims to analyse the results of the comparative study of the characteristic frequencies, in terms of Power Spectral Density (PSD), generated by an SKF6322 bearing in a rotational blower. Among all the analysed frequencies, we have focused on the ones generated by the shaft rotation speed, the one on the blades and the ones of the SKF6322 bearing, such as the tracks, the cage and the balls. For this study, we followed the ISO 10816 criteria, both in the sampling part and in the data analysis, using the speed values in terms of PSD, which improves the results in both high and low frequencies. This study can be used to predict the performance of bearings and their future failure, determining the most decisive frequency, the one with the highest incidence and the relative influence of each one on the different positions and monitoring coordinate axes. This procedure can be applied to improve the predictive maintenance protocol in order to improve the performance, efficiency and reliability of the equipment with bearings in their systems.
Evaluation procedure for blowing machine monitoring and predicting bearing SKFNU6322 failure by power spectral density
This work shows the results of the comparative study of characteristic frequencies in terms of Power Spectral Density (PSD) or RMS generated by a blower unit and the SKFNU322 bearing. Data is collected following ISO 10816, using Emonitor software and with speed values in RMS to avoid high and low frequency signal masking. Bearing failure is the main cause of operational shutdown in industrial sites. The difficulty of prediction is the type of breakage and the high number of variables involved. Monitoring and analysing all the variables of the SKFNU322 bearing and those of machine operation for 15 years allowed to develop a new predictive maintenance protocol. This method makes it possible to reduce from 6 control points to one, and to determine which of the 42 variables is the most incidental in the correct operation, so equipment performance and efficiency is improved, contributing to increased economic profitability. The tests were carried out on a 500 kW unit of power and It was shown that the rotation of the equipment itself caused the most generating variable of vibrational energy.