Diagnosis of Low-Speed Bearings via Vibration-Based Entropy Indicators and Acoustic Emissions

• DIRECTORES: Francesc Pozo, Yolanda Vidal y Urko Leturiondo
• UNIVERSIDAD: Universitat Politècnica de Catalunya

RESUMEN

La energía eólica es una de las principales energías renovables consideradas para reemplazar los combustibles fósiles en la generación de electricidad a nivel mundial. Para mejorar y acelerar su implementación a gran escala, es vital reducir los costes asociados con el mantenimiento. Como las roturas de los componentes obligan a la turbina a detenerse durante largos períodos de reparación, la industria eólica necesita cambiar del anticuado mantenimiento preventivo o correctivo al mantenimiento basado en la condición (también llamado mantenimiento predictivo). El mantenimiento basado en la condición de los rodamientos pitch es especialmente desafiante, porque las condiciones de operación incluyen un alto estrés mecánico y bajas velocidades de rotación. Debido a que estas condiciones de operación impactan negativamente en los resultados de los métodos y técnicas estándar aplicados en los sistemas actuales de monitoreo basados en el estado, el mantenimiento basado en el estado de los rodamientos pitch sigue siendo un desafío.

Por tanto, esta tesis se centra en la investigación de métodos y técnicas novedosas que obtengan información fiable sobre el estado de los rodamientos pitch para el mantenimiento basado en la condición. Inicialmente, se realiza el reconocimiento del estado del arte para reconocer los métodos y señales utilizados. Este paso avala la decisión de analizar las señales de vibración y las emisiones acústicas a lo largo de esta tesis. Debido a las condiciones de funcionamiento particulares de los rodamientos pitch, esta investigación reconoce la necesidad de crear un conjunto de datos para replicar las condiciones de funcionamiento particulares del rodamiento pitch en una experiencia de laboratorio controlado. Como resultado, se genera un conjunto de datos basado en vibraciones y un segundo conjunto de datos basado en emisiones acústicas.

El conjunto de datos de vibraciones permite la validación de un algoritmo novedoso para el diagnóstico de rodamientos de baja velocidad, el cual se basa en el concepto de la entropía según la definición de Shannon y Rényi. En comparación con los métodos clásicos que se encuentran en la literatura, el diagnóstico de rodamientos de baja velocidad basado en indicadores basados en la entropía puede extraer información más confiable. Además, la investigación de la combinación de varios indicadores para mejorar el diagnóstico revela que los indicadores basados en la entropía pueden extraer más información que los indicadores habituales utilizados en la academia.

El conjunto de datos de las emisiones acústicas de los rodamientos de baja velocidad ayuda a contribuir al desarrollo de métodos de diagnóstico. En esta investigación, el análisis de la energía de las señales revela una dependencia de la intensidad y la presencia de daño. Además, se enfatiza una relación entre la forma de onda de la energía analizada y la existencia de daño.