Las emisiones acústicas anuncian la presencia de estrés en las máquinas
Desde la sustitución de piezas rotas hasta la pérdida de productividad a causa del tiempo de parada, hasta el coste del trabajo adicional, y sin contar con los posibles problemas derivados de clientes insatisfechos, las pymes necesitan protegerse de las pérdidas de maquinaria. Los métodos que utilizan actualmente las grandes empresas tienen un coste prohibitivo para las pymes. El proyecto MOSYCOUSIS, financiado por la Unión Europea, ha creado un sensor inteligente de emisiones acústicas (EA) que incorpora el sistema de adquisición, acondicionamiento y procesamiento de datos en placa para realizar la monitorización y el mantenimiento preventivo en tiempo real. La EA es una emisión súbita de energía de tensión en forma de ondas elásticas transitorias en un material sometido a tensión. Las emisiones acústicas se producen, por ejemplo, en la maquinaria rotante de los centros industriales por impactos, grietas de fractura, fricción, turbulencias, pérdida de material, cavitación o filtración. Los investigadores crearon un sistema de monitorización inteligente basado en redes de sensores inalámbricas autoalimentadas dotadas de microprocesadores y radiotransmisores miniaturizados. En concreto se prestó especial atención a la caracterización de situaciones conducentes a fallos mediante datos generados en simulaciones, ensayos de laboratorio y maquinaria industrial. La base de datos contiene información exhaustiva generada mediante ensayos con componentes mecánicos y muestras metalográficas en condiciones estáticas y dinámicas. El hardware de los sensores contiene un módulo de acondicionamiento de EA, que permite gestionar hasta tres canales, que son analizados por el algoritmo de detección de fallos, y un módulo de alimentación eléctrica que dispone de tres modos de captación de energía que aprovechan la energía residual además del suministro energético convencional. El desarrollo de software consiste en algoritmos específicos que aprovechan el procesamiento de señales y la teoría sobre las EA con el fin de relacionar las EA con fallos en la maquinaria, realizar un pronóstico del estado de la maquinaria y calcular la esperanza de vida. El sistema rentable de predicción basado en condiciones de MOSYCOUSIS aumentará la calidad de la producción y la seguridad del personal y contribuirá a acortar los tiempos de producción. Todo ello, junto con la reducción del tiempo de inactividad de máquinas y personal provocado por fallos aumentará considerablemente la rentabilidad al incurrir en menos gastos. La necesidad de este sistema se hace aún más patente en este periodo de recesión económica. Los resultados del proyecto aumentarán la competitividad de sus pymes participantes y beneficiarán tanto a los usuarios finales como a la economía de la Unión Europea.
Palabras clave
Emisiones acústicas, estrés en máquinas, fallo de máquinas, pymes, sensor, monitorización en tiempo real, mantenimiento preventivo, energía de tensión, redes de sensores inalámbricos
