Identificación y caracterización del rozamiento en un rotor Jeffcott por medio de wavelets

  • Jorge Angel Sáenz Serdio General Electric Infrastructure Queretaro
  • Juan Carlos Jáuregui Correa Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Querétaro
  • Claudia Aide González Cruz Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Querétaro
Palabras clave: Rotor Jeffcott, Rozamiento, Transformada Wavelet

Resumen

Uno de los problemas más comunes que se presentan en la maquinaria rotativa es el evento de rozamiento. El rozamiento, puede evolucionar en impacto o fricción que directamente tienen una relación con el desempeño de una máquina. El presente artículo busca analizar el evento de rozamiento en un rotor Jeffcott mediante la experimentación. La intención principal es la identifica­ción y caracterización del rozamiento que es un evento de naturaleza altamente no lineal. Las señales de vibración de este tipo de eventos son de tipo no estacionarias, las cuales los métodos tradicionales de análisis de señales como la FFT no capturan toda la información del evento y tienden a mostrar ruido. Los resultados generados en este artículo son analizados mediante otro tipo de transformada que es la transformada wavelet y los beneficios de este método son demostrados y permiten en última instancia la caracterización del evento

Citas

J.S. Rao, History of Rotating Machinery Dynamics (1 ed.). Springer Netherlands (2011).

A. Muszynska, Rotor-to-stationary element rub-related vibration phenomena in rotating machinery-literature survey, Sound and Vibration Digest 21 (1989) 3-11.

G. Strang, “Wavelet transforms versus Fourier transforms,” Bulletin of the American Mathematical Society, vol. 28, pp. 288-305, 1993.

A. A. Lozano, J. C. Jáuregui, Las Vibraciones Mecánicas en el mantenimiento predictivo. Editorial Fundap, 2013.

“Advances in Vibration Analysis Research”, ed. by F. Ebrahimi, Chapter 15. ISBN 978-953-307-209-8

E. Rubio, J.C. Jáuregui, Time-Frequency analysis for Rotor-Rubbing Diagnosis. DOI: 10.5772/15186

R. Yan, R. X. Gao, X. Chen, Wavelets for fault diagnosis of rotary machines: A review with applications. Signal Processing 96 (2014) 1-15

Publicado
2017-09-16
Sección
Artículos