Sviluppo di tecniche non convenzionali per la diagnostica di cuscinetti ad elementi volventi

The aim of the thesis is the implementation of unconventional diagnostic techniques for rolling element bearings. The analysis started with the study of Empirical Mode Decomposition (EMD) algorithm from its state of art, and continued with a deeper development in order to make the technique more efficient. Because of some intrinsic limits shown by the algorithm, and its impossible use for real time monitoring, new techniques based on raw signal frequency filtering were studied and developed, but also new degrade monitoring indicators able to detect bearing faults appearance preventively. The efficiency of the proposed algorithms and degrade indicators was tested through the analysis of several vibration signals, coming from different data acquisition campaigns that give a large database in different operating conditions.

Lo scopo del lavoro di tesi è quello di implementare tecniche non convenzionali per la diagnostica di cuscinetti ad elementi volventi. L’analisi ha avuto inizio dallo studio dell’algoritmo Empirical Mode Decomposition (EMD), partendo dallo stato dell’arte e proseguendo con uno sviluppo più approfondito, in modo da utilizzare la tecnica in maniera più efficiente. Partendo dai limiti intrinseci evidenziati dall’algoritmo, e dall’impossibilità di un suo utilizzo in ottica real-time, sono state studiate e sviluppate nuove tecniche diagnostiche basate sul filtraggio in frequenza del segnale grezzo. È stato pertanto studiato un nuovo indicatore nel dominio del tempo in grado di rilevare in maniera preventiva la comparsa di un difetto sull’organo meccanico. L’efficacia degli algoritmi e degli indicatori proposti è stata testata tramite l’analisi di molteplici dati provenienti da differenti campagne sperimentali, che hanno fornito un ampio database in condizioni operative differenti.