Predicting failures in mechanical trnsmissions based on ball-screw systems

A ball-screw system is a mechanical transmission widely used in fields such as aerospace and precision engineering. One of the biggest challenges for its users is performing accurate and efficient maintenance interventions to avoid time and cost loss. For this reason, a complete understanding of the ball-screw system’s condition is essential before any maintenance operation. This paper aims to identify two different damage mechanisms that occurs in this system, wear of the screw and loss of preload, without disassembling the machine in which it operates. Extensive tests were conducted with different combinations of wear and preload states and a procedure was developed to assess the ball-screw’s conditions through vibration signals on different axes. The proposed method, based on continuous wavelet transform and convolutional neural networks, effectively distinguishes screw wear from preload loss by identifying characteristic frequency bands. It classifies wear levels and preload conditions with good accuracy but it is currently reliable only at low speeds (100 rpm). To allow real-world applications, further testing across a broader range of speeds and damage conditions is necessary.

La vite a ricircolo di sfere è un sistema di trasmissione meccanica ampiamente utilizzato in settori come l’ingegneria aerospaziale e la meccanica di precisione. Una delle principali sfide legate al suo utilizzo è la manutenzione: per evitare sprechi di tempo e denaro, è fondamentale eseguire interventi mirati e adeguati alla condizione effettiva del componente. Per questo motivo, è essenziale monitorare lo stato della vite prima di decidere un'eventuale azione manutentiva. Questo studio si propone di identificare due diversi meccanismi di danneggiamento che si verificano in questi sistemi, ovvero l'usura della vite e la perdita di precarico, senza la necessità di smontare la macchina in cui operano. Sono stati condotti test approfonditi con diverse combinazioni di usura e precarico, sviluppando una procedura per valutare le condizioni del sistema attraverso l'analisi delle vibrazioni su diversi assi. Il metodo proposto, basato sulla trasformata wavelet continua e su reti convoluzionali, distingue efficacemente l'usura della vite dalla perdita di precarico identificando specifiche bande di frequenza. Inoltre, il metodo classifica con buona accuratezza i livelli di usura e le condizioni di precarico, ma al momento è affidabile solo a basse velocità (100 rpm). Per rendere possibile l’applicazione in scenari reali, sono necessari ulteriori test su un intervallo più ampio di velocità e condizioni di danneggiamento.