Diagnostica di cuscinetti volventi mediante signal processing di segnali di vibrazione, corrente e tensione

One of the fundamental characteristics of mechanical systems is their operating life: correct design is the first step to ensure high reliability of the products. The useful life of a component is not determined only by its design but also by other influent factors: wear, mechanical and thermal stress, like overloading or overheating, or random nature events, like shocks or unpredictable phenomena. The maintenance of mechanical systems works in this area: its purpose is to maximize both the duration and the efficiency of the system, by allowing high reliability. The current trend highlights the necessity to shift from failure (corrective) to predictive maintenance, which is based on the monitoring of component parameters and on the diagnosis of the state. Rolling bearings are among the most common components in rotating mechanical systems and they are a critical component for the reliability of the system in which are installed. For this kind of components, the classic way to proceed is to analyze the vibration signals acquired by sensors placed on the system. In the first part of this work, vibration data collected on an industrial test-rig, built in order to simulate the behavior of the traction system of an high-speed train, have been analyzed using a recent diagnostic technique that is called Spectral Kurtosis. Then, the attention has been focused on bearings mounted on electric motors. In addition to vibration signals, also electric signals were analyzed with the aim at investigating the possibility to use current and voltage signals measured on the motor for bearings diagnostics. Since the analysis of current data obtained from the train traction system test-rig haven’t given the expected results, the approach have been applied to a simpler laboratory test-rig. Tests with bearings in different conditions and in correspondence of various operating conditions were performed in order to investigate the effectiveness of the analysis of stator current and voltage signals for bearings diagnostics.

La durata è una delle caratteristiche fondamentali dei sistemi meccanici: un’adeguata progettazione è la prima modalità per garantire un’elevata affidabilità del prodotto realizzato. La vita utile di un componente non è però determinata unicamente dalla sua progettazione ma anche da alcuni fattori che possono influire su di essa: usura, stress meccanici e termici come sovraccarichi o surriscaldamenti, oppure eventi di natura casuale, quali urti o fenomeni non prevedibili. In questo ambito opera la manutenzione dei sistemi meccanici: il suo scopo è quello di massimizzare sia la durata che l’efficienza del sistema in modo tale che quest’ultimo abbia un elevato tasso di affidabilità. La tendenza attuale è quella di sostituire la manutenzione a guasto (correttiva) con un approccio predittivo che richiede il monitoraggio e la diagnosi di parametri indicatori dello stato del componente. Tra i componenti più diffusi nei sistemi meccanici rotanti i cuscinetti volventi rappresentano un componente critico per l’affidabilità dell’intero sistema del quale fanno parte. Per questa tipologia di componenti il modo classico di procedere prevede l’analisi dei segnali di vibrazione provenienti da una adeguata sensoristica presente sul sistema. Nella prima parte di questo lavoro di tesi sono stati analizzati i dati di vibrazione provenienti da un banco prova allestito per la diagnostica del comportamento del sistema di trazione di un treno ad alta velocità sfruttando una tecnica diagnostica che prende il nome di Spectral Kurtosis. Successivamente si è posta l’attenzione sui cuscinetti montati su motori elettrici e si sono considerati sia segnali di vibrazione che segnali di corrente e di tensione per diagnosticare eventuali danneggiamenti. Dal momento che le analisi su questo tipo di dati provenienti dal banco prova per il sistema di trazione del treno non hanno dato i risultati attesi, si è deciso di applicare lo stesso approccio ad un banco prova di laboratorio più semplice. In questo modo sono stati realizzati diversi test su cuscinetti in condizioni diverse e per condizioni di funzionamento differenti per velocità e coppia. L’analisi dei dati raccolti ha permesso di valutare l’efficacia diagnostica di questo tipo di approccio.