La forma de onda de tiempo es la base desde donde trabajamos, y es esencial entenderlo y saber cómo capturar datos que podamos usar. Sin la forma de onda de tiempo, no tenemos ningún FFT.

Elementos Básicos de la forma de onda de tiempo.

Una forma de onda es un número infinito de muestras tomadas de una señal análoga que es generada por un transductor. La forma de onda que vemos en nuestras pantallas es una versión digitalizada del movimiento análogo real. Si no capturamos los datos correctamente, tendremos una imagen incorrecta de ese movimiento, y esto puede conducir a un mal diagnóstico.

A continuación, la fluctuación de temperatura de una señal análoga, la cual es azul, y la señal roja es la señal muestreada, o la versión digitalizada de dicha señal análoga. Como puede ver, la imagen no se muestra bien en la versión digitalizada del movimiento análogo.

Normalmente cuando trabajamos con una forma de onda de tiempo, usamos unas cuantas fórmulas. La fórmula de frecuencia arriba puede ser manipulada para obtener el periodo, y esa es una de las fórmulas básicas que usamos en análisis de vibración. La segunda trata del procesamiento de la señal, donde el tiempo total se puede calcular de varias diferentes maneras dependiendo de la información que tengas. Pero el número de muestras que capturas te da la longitud del registro.

Si tengo un engranaje de circunferencia de molino de bolas operando a 15 rpm, puedo calcular que es 0.25 Hz, y una 1 rotación es de 4 segundos. Eso es mucho tiempo. Si queremos capturar cuando menos 8 revoluciones del engrane, debo grabar 32 segundos. La forma de onda es como tomar una película de la vida de la máquina, y debes planear qué momentos quiere grabar.

¿Por qué necesitamos ver más de una revolución? Abajo tenemos 4 segundos de ese engrane de circunferencia. Puede ver que hay algún evento de impacto, posiblemente un diente roto o una junta desigual.

O, al mirar más allá, puede haber una falla más grande o algo totalmente anormal. Pero si no capturamos más de una revolución, ¿Cómo sabremos que esto no fue un evento de una sola vez en lugar de un patrón repetido?

Esto es un poco menos de 8 revoluciones del eje, y podemos ver que el evento impactante es periódico, y una verdadera alarma.
Pero este evento único fue causado por el imán bailoteando sobre el rodamiento mientras tomábamos datos de vibración. Por esto necesitamos múltiples revoluciones.

Longitud del registro

La longitud del tiempo registrado es crítico cuando trata de capturar eventos que tienen un periodo largo. La longitud del tiempo de registro depende de dos partes: el tiempo entre cada muestra, lo cual se controla ajustando el Fmax en el espectro o la frecuencia de muestreo, y la cantidad de muestras capturadas en la forma de onda de tiempo. Este último se controla por las líneas de resolución escogidas en el espectro y limitadas por la cantidad de valores de bits (binario) que el instrumento puede almacenar. Los instrumentos más viejos solo pueden almacenar 4096 muestras o menos debido a la cantidad de bits y limitada capacidad de almacenamiento. Algunos de los instrumentos más recientes pueden almacenar hasta 65,536 muestras.

Aquí están unos cálculos en una hoja de datos, con los valores Fmax en la parte de arriba. En el lado izquierdo está el número de muestras. Así podemos capturar todo desde 0.32 a 10.24 segundos con un Fmax de 2500. Nos gustaría operar en la sección verde en las áreas bajas. Tan solo recuerde que mientras más promedios quiera tomar, más tiempo estará en la máquina, por lo tanto, debe buscar un equilibrio.

Resolución

La resolución se describe mejor como la nitidez de la imagen, o en términos de vibración la claridad de la forma de onda/espectro capturada. Las palabras asociadas son precisión, exactitud, habilidad para separar frecuencias muy cercanas, y habilidad para capturar altas frecuencias y eventos de periodos de tiempos cortos.

Se incrementa la resolución al tomar muestras más rápidamente al mismo tiempo que se digitaliza la señal análoga generada por el transductor. La resolución en el dominio del tiempo es controlada por la tasa de muestreo y es independiente de la cantidad de muestras capturadas.

Un sello de abanico de aire, una máquina de dos polos, estaba operando a 50 Hz, equipada con rodamientos de rodillos. Una revolución es de 0.02 segundos. Si queremos ver 10 revoluciones, necesitamos capturar una forma de onda que dure 0.2 segundos, o 200 mseg. La máquina se ve bien.

Pero si traslapamos esa forma de onda sobre una tomada después, tenemos una imagen diferente. No le sucedió a la máquina; acabo de tomar otra lectura. Tomé muestras a una tasa mucho más alta.

En la parte inferior está la segunda forma de onda, en naranja. Puedes ver que capturó mucha más información que la otra.

Recuerde que resolución en la forma de onda de tiempo no es lo mismo que la resolución FFT. Con frecuencia, un mal FFT proviene de una buena forma de onda.

Si no conozco los detalles técnicos, ¿Cómo puedo saber si mi muestra es correcta? Como mínimo debe conocer la velocidad de operación de la máquina, y puede calcular el periodo de tiempo necesario para mostrar unas cuantas revoluciones. Regresando a la tabla anterior, puedo calcular el tiempo que estaré capturando. En este caso, si doblo el número de muestras, doblo el Fmax, y tengo la misma cantidad de tiempo en mi forma de onda de tiempo.

En este ejemplo, tenemos un Fmax bajo en la parte de arriba, y un Fmax alto en la parte de abajo. Haciendo la resolución a un lado por ahora, yo quería probar si mi forma de onda digitalizada estaba representando toda la actividad análoga que estaba disponible.

Las amplitudes difieren dramáticamente con cada incremento de Fmax, donde las primeras dos están muy lejos de capturar la máxima amplitud. Pero el incremento entre la tercera y la cuarta es menos, indicando que hemos alcanzado el punto donde estamos representando la señal análoga en un formato digital.

Ventanas

Las ventanas cambian la forma en la que vemos la forma de onda. El proceso del FFT supone que tienes una forma de onda periódica, lo que significa que la forma de onda comienza y termina en cero. De no ser así, puede haber fuga presente en el FFT. Las ventanas son ecuaciones matemáticas que se aplican a la forma de onda que está siendo muestreada, para así eliminar la fuga. Típicamente usamos ventanas Hanning, uniformes, y exponenciales.

Filtrado

Hay muchas diferentes técnicas disponibles en análisis de forma de onda, pero veremos dos. Se usan los promedios de tiempos síncronos para sacar la vibración no síncrona con promedios para las pruebas especiales, como para ver la fase o la amplitud, donde queremos identificar los patrones repetitivos para precisar dónde está el problema.

Se usa aceleración envolvente y demodulación (PeakVue) para detectar impactos de corta duración en la presencia de vibración de alta amplitud y baja frecuencia.

En este ejemplo, el filtro usado es aceleración envolvente de alta frecuencia. Esto se hizo con equipo Emerson, Fmax 1000 Hz, con un filtro de 1000 Hz de paso alto en la actividad. Estas dos formas de onda fueron capturadas entre noviembre 22 y enero 20, y podemos ver un incremento en actividad de impactos cuando vemos la forma de onda en aceleración.

Al convertirlo a velocidad, vemos que hay más actividad en la forma de onda superior, pero no está tan claramente visible a simple vista.

Viendo la forma de onda ya filtrada, puede ver claramente en la aceleración que hay un impacto, y esto es usando la tecnología PeakVue disponible de Emerson.

Mirando el espectro, podemos ver que hay un incremento en la actividad.

Y si vemos el espectro envolvente, claramente podemos ver la frecuencia que se ha generado. Una palabra de advertencia: mire las amplitudes aquí, 0.48 G. La forma de onda de donde tomamos el FFT sube hasta cerca de 12 G. Hemos jugado tanto con esta forma de onda que las amplitudes en el FFT ya no son confiables. Sí nos ayuda a identificar la frecuencia del defecto, pero no para evaluar la severidad del defecto.

Este ejemplo muestra un filtro de paso bajo de una aplicación de baja velocidad. Este es un engranaje de circunferencia, con una frecuencia de acoplamiento de engranes de 3,600 CPM. También hay una frecuencia de diente suplementario.

Hay una forma de onda que generó el FFT. Hay una ligera modulación, y la amplitud no es tan severa en aceleración.

Apliqué un Fmax más bajo que la frecuencia de acoplamiento de engranes y filtré mi forma de onda. El impacto del diente del engrane roto, que antes estaba escondido, ahora está muy claro. Los filtros de paso bajo no son tan necesarios en las aplicaciones de alta velocidad, porque los impactos problemáticos generalmente no están escondidos como sucede en aplicaciones de baja velocidad.

Elementos básicos del Espectro y del FFT

Un espectro, o FFT, es una conversión matemática de la forma de onda compleja del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia. Hay unos cuantos supuestos que los cálculos FFT hacen en relación a la forma de onda que pueden causar fugas, aliasing, etc. Los proveedores de hardware y de software saben esto, y atienden estas situaciones aplicando filtros anti-aliasing, ventanas, etc.

Fmax

La decisión relativa al Fmax está usualmente controlada por los detalles técnicos en la máquina, que también nos permiten calcular las frecuencias forzadas.

Si no tiene las especificaciones técnicas, puede tomar la decisión desde un lado más práctico. Prepare varios espectros/FFTs con incrementos de Fmax de 1000 Hz y ponga a prueba la misma máquina para establecer el rango de frecuencias generado por la máquina. Regrese a la forma de onda y observe si muestra el movimiento de la máquina.

Los analistas tienen preferencias personales basadas en sus experiencias. Mi preferencia personal es un espectro de 5000 Hz en la mayoría de los casos. Pero mi consejo sería reevaluar sus preferencias basadas en sus conocimientos del efecto que el Fmax tiene sobre la forma de onda.

Resolución

La decisión relativa a la resolución está también controlada por los detalles técnicos en la máquina. Nos gustaría tener la capacidad de ver las frecuencias estrechas entre sí. La frecuencia de separación debe ser una resolución de 3x o más, y una ancho de banda de 2x o más.

La resolución se incrementa cambiando el intervalo de frecuencia o dividiendo el intervalo de frecuencia en más líneas/bins. La resolución en el dominio de frecuencias está controlada por ya sea el intervalo de frecuencias o el número de líneas disponibles.

En este ejemplo tenemos un motor de dos polos directamente acoplado a una bomba de permeado. Esto se parece a la soltura rotacional que tenemos en nuestra gráfica de diagnóstico.

Sin embargo, la frecuencia de separación es igual a 150 cpm. No podremos distinguir las frecuencias que estén más cerca de 150 cpm una de la otra. Este motor tiene una frecuencia de paso de polos de 60 cpm. No veremos esa actividad en nuestro espectro. Pudiéramos necesitar una resolución más alta para ver cuantas bandas laterales están alrededor de la velocidad de operación y sus armónicas.

Esto es realmente una barra de rotor rota y no soltura rotacional.

En esta plática me enfoqué más en la forma de onda del tiempo. Muchas personas se enfocan más en el espectro, pero la forma de onda representa el movimiento físico de la máquina. Podemos aprender mucho más del mismo