MÉTODO DE INSTRUMENTACIÓN INDIRECTA BASADO EN ONDAS ACÚSTICAS DERIVADAS DE VIBRACIONES MECÁNICAS PARA LA ESTIMACIÓN DE VELOCIDAD ANGULAR EN MAQUINARIA ROTATIVA

Resumen

Resumen

El análisis de vibraciones es fundamental en el diagnóstico de maquinaria. Al hacer un análisis de vibraciones, buscamos formas para impedirlas o minimizar sus efectos. Las vibraciones tienen información valiosa sobre el comportamiento de un sistema y hay más de una forma de aprovechar esta información.

Este trabajo explora una manera alternativa de utilizar las vibraciones producidas por un motor eléctrico, para determinar su velocidad angular. Asumiendo una relación directa en la frecuencia fundamental de las vibraciones con la velocidad del motor y utilizando herramientas matemáticas para el análisis de señales, se desarrolla un método para la estimación de la velocidad de un motor.

En los casos explorados, 3 motores eléctricos, los valores de estimación obtenidos mantuvieron una correlación casi perfectamente lineal con una desviación estándar del error no mayor al 1%.

Palabras Claves: Acondicionamiento y procesamiento de señales, detección de tono, frecuencia fundamental, instrumentación acústica, vibraciones mecánicas.

METHOD OF INDIRECT INSTRUMENTATION BASED ON ACOUSTIC WAVES DERIVED FROM MECHANICAL VIBRATIONS FOR THE ESTIMATION OF ANGULAR SPEED IN ROTARY MACHINERY

Abstract

Vibration analysis is fundamental in machinery diagnosis. When doing a vibration analysis, we look for forms to minimize their effects. Vibrations have valuable information regarding the behavior of a system, and there is more than one way to harness this information.

This work explores an alternative way of utilizing the vibrations produced by an electrical motor, to determine its angular speed. Assuming there is a direct relation between the fundamental frequency of the vibrations and the motor´s speed, and using mathematical tools for signal processing, develops a method for estimating the speed of a motor.

In the explored cases, 3 electrical motors, the obtained values maintained an almost perfectly linear correlation with a standard deviation of the error no greater than 1%.

Keywords: Acoustic instrumentation, fundamental frequency, mechanical vibrations, pitch detection, signal conditioning and processing.