Tools for the automated condition monitoring of rotating machinery

Thanks to the decreasing cost of measurement and data processing systems, diagnostics and condition monitoring are spreading fast in the field of rotating machinery, often representing an efficient economical solution for maintenance and operation of industrial systems. In order to foster such trend and to further reduce costs, industrial operators are asking for fully automated algorithm able to detect and communicate the health status of the machine components. Despite the huge diversities that can be found in the field of rotating machineries, it is possible to describe properly most diagnostic signals in the single theoretical framework of cyclostationarity. Moreover, the domain in which the diagnostic signals show cyclostationary behaviour is almost in any case the angular domain of the shaft rotation. These two aspects give the possibility to propose a general procedure that, with few adaptations, may be applied in most applications. It is composed of a first step of domain transformation (order tracking), a second step aimed at obtaining an efficient cyclostationary indicator, and a last step of automatic recognition of the typical damage symptoms. The thesis is aimed at describing the state-of-the art knowledge and some new features regarding those steps and the related tools, providing also various sets of experimental examples of applications. A special focus, representing also a typical example of diagnostic process, will be given to rolling element bearings, on which an extensive experimental activity has been performed by Politecnico di Milano with its industrial partners.

Grazie alla forte diminuzione dei costi dei sistemi di misura e processamento dei dati, la diagnostica e monitoraggio delle macchine rotanti è un settore in forte crescita, rappresentando spesso un’opportunità economicamente vantaggiosa per strategie di manutenzione e gestione degli impianti industriali. Per permettere un’ulteriore sviluppo del settore e ridurre ulteriormente i costi, gli operatori industriali richiedono lo sviluppo di algoritmi altamente automatizzati per la diagnosi e il segnalamento dello stato di salute delle macchine e dei loro componenti. Nonostante la vasta gamma di macchine rotanti, è possibile caratterizzare le più frequenti tipologie di danneggiamento attraverso la teoria della cicolstazionarietà. Inoltre il dominio in cui i segnali diagnostici mostrano più chiaramente i sintomi di un eventuale danneggiamento è, solitamente, quello angolare della rotazione dell’albero. Questi due aspetti comuni offrono la possibilità di descrivere una procedura generale che, con gli opportuni adattamenti, può essere applicata alla maggior parte delle macchine rotanti. La procedura proposta si compone di una prima fase di trasformazione del dominio del segnale (order tracking), una seconda fase volta all’ottenimento di un efficiente indicatore di ciclostazionarietà, ed un ultima fase di riconoscimento automatico dei tipici sintomi di danneggiamento. Questa tesi combina le più recenti tecniche di analisi del segnale con nuove soluzioni per implementare efficentemente tale procedura, fornendo inoltre un ampia gamma di esempi di applicazioni sperimentali. In particolare è proposto un approfondimento sulla diagnostica dei cuscinetti a rotolamento, che funge da esempio dettagliato di applicazione della procedura proposta in un’attività sperimentale innovativa condotta dal Politecnico di Milano con partner industriali del settore ferroviario.