Tras instalar los sistemas de medición en las máquinas, los datos de medición pueden recopilarse periódicamente mediante procedimientos estándar. Con estos datos pueden realizarse un análisis de espectro y un análisis de tendencias. El análisis de espectro muestra la frecuencia con la que aumenta o disminuye el valor global básico de una máquina. Estos aumentos o disminuciones se consideran errores mecánicos.
Análisis de espectro
El análisis espectral desempeña un papel importante en el asesoramiento final sobre una máquina. Se conocen varias variaciones en el comportamiento de las máquinas en las que, aunque no se supera ningún valor límite, sigue existiendo un riesgo para la seguridad operativa. El análisis espectral acaba identificando la causa. Nuestros especialistas pueden abordar directamente la causa para resolver posibles problemas.
Análisis de tendencias
Un análisis de tendencias muestra la causa del cambio en el comportamiento de la máquina. El valor medio en un rango de frecuencias predefinido, el valor de tendencia, indica cambios en el comportamiento de la máquina. Esta es la base de los consejos que ofrecen nuestros especialistas. Puede tratarse de un consejo sobre lubricación, pero también es posible que se recomiende comprobar la alineación o sustituir determinadas piezas de la máquina, como los cojinetes.
Istec utiliza las normas ISO aplicables. Dado que las normas ISO solo utilizan valores generales básicos, estos nunca se aceptarán como orientativos. Mediante el análisis de espectro y el análisis de tendencias, los especialistas de Istec elaboran un informe en el que se ofrece una imagen clara del estado de la máquina. Además, se ofrece un asesoramiento claro en lo que respecta al mantenimiento predictivo.
Método
Istec distingue diferentes métodos para la aplicación de la monitorización de estado y las mediciones de vibraciones. Prevalecen el tipo de instalación, el factor de riesgo del proceso y la instrumentación existente. Esto da lugar a tres categorías. La primera incluye máquinas de menos de 50 MW. Esto abarca, por ejemplo, un cojinete deslizante o un cojinete de bolas. Los factores de riesgo o de fallo pueden determinarse a partir de cálculos tanto para máquinas con cojinetes de bolas como con cojinetes de manguito, con o sin sistemas de monitorización. Cuando existe un sistema de monitorización, los datos se utilizan para determinar si hay influencias relacionadas con el proceso que puedan alterar el comportamiento vibratorio de un sistema.
La segunda categoría incluye máquinas de más de 50 MW. Las mediciones para estas instalaciones se realizan principalmente en línea. No obstante, también son posibles las mediciones fuera de línea. Para este tipo de instalaciones es muy importante recopilar y analizar tantos datos relevantes como sea posible, dada la importancia crítica que revisten para el proceso. Los factores de riesgo o de fallo pueden determinarse a partir de cálculos tanto para máquinas con rodamientos de bolas como de manguitos, con o sin monitorización.
Istec ofrece una amplia gama de sistemas de medición para diferentes aplicaciones. Istec utiliza un sistema de medición de 32 canales basado en los mapas de análisis de Vibrometer (Meggitt) para la medición de cojinetes de deslizamiento. Para medir cojinetes de bolas, Istec utiliza equipos de medición de SKF. En ambos casos se creará una base de datos en la que se almacenarán y analizarán los datos.
Recomendaciones con motivo de la monitorización de estado
Cada análisis de monitorización de estado va seguido de un consejo de mantenimiento. Este puede variar desde acciones correctivas, como la lubricación, hasta la sustitución de piezas de la máquina. Las recomendaciones de mantenimiento siempre se justifican sobre la base del análisis de datos. Este análisis de datos ofrece la posibilidad de obtener una visión más detallada de las actividades recomendadas.
Una vez finalizadas las mediciones y el asesoramiento, nuestros especialistas realizarán un seguimiento de los resultados del mantenimiento. A continuación, determinarán si las medidas adoptadas han dado lugar a los resultados deseados. Además, se obtiene un mejor conocimiento de la máquina, lo que se traduce en análisis de datos más eficientes.
