In this work, an effective methodology to detect early stage faults in rotating machinery is proposed. The methodology is based on the analysis of cyclostationarity, which is inherent to the vibration signals generated by rotating machines. Of a particularly interest are the second and higher orders cyclostationary components since they contain valuable information, which can be used for the early detection of faults in rolling bearings and gear systems. The first step of the methodology consists in the separation of the first-order periodicity components from the raw signal, in order to focus the analysis in the residual part of the signal, which contains the second and higher order periodicities. Then, the residual signal is filtered and demodulated, using the frequency range of highest importance. Finally, the demodulated residual signal is auto-correlated, obtaining an enhanced signal that may contain clear spectral components related to the presence of a prospective localized fault. The methodology is validated analyzing experimental vibration data for two different cases. The first case is related to the detection of a crack in one of the teeth of a gearbox system and the second case is related to the detection of a pitfall in the inner race of a rolling bearing. The results show that the proposed method for the condition monitoring of rotating machines is a useful tool for the tasks of fault diagnosis, which can complement the analysis made using traditional diagnostic techniques.
En este trabajo se presenta una metodología para detectar fallas incipientes en máquinas rotatorias. La metodología está basada en el análisis de cicloestacionariedad, la cual está presente en las señales de vibración generadas por máquinas rotatorias. De particular interés son las componentes cicloestacionarias de segundo orden y de órdenes superiores, puesto que contienen información relevante, que puede ser usada para detección temprana de fallas en rodamientos y transmisiones de engranajes. La primera etapa de la metodología consiste en la separación de las componentes de primer orden de la señal de vibración, para posteriormente centrar el análisis en la señal residual, la cual contiene las componentes ciclostacionarias de órdenes superiores. Luego, la señal residual es digitalmente filtrada y demodulada, considerando el rango de frecuencia de mayor importancia. Finalmente, la señal residual demodulada es autocorrelacionada, obteniendo una señal donde las componentes espectrales generadas por la presencia de una posible falla localizada pueden ser efectivamente detectadas. La metodología es validada analizando mediciones experimentales de vibraciones para dos casos particulares. El primero es la detección de una grieta en uno de los dientes de un sistema de transmisión y, el segundo, la detección de una picadura en la pista interna de un sistema de rodamientos. Los resultados muestran que el método propuesto para el monitoreo de condición de máquinas rotatorias es una herramienta útil en las tareas de diagnóstico de fallas, el cual complementa los análisis con técnicas de diagnóstico tradicionales.