Caracterización de vibraciones mecánicas en motores MEP para el mantenimiento predictivo

Abstract

En el Ecuador es difícil encontrar talleres de mantenimiento que hagan análisis predictivos de los vehículos basado en vibraciones, ya sea por desconocimiento del tema o por falta de equipo debido a la dificultad de obtención de los mismos, es por eso que el presente trabajo de investigación se basa en el análisis de vibraciones en un motor de encendido provocado, el cual ayudará a prevenir fallos consecuentes en el motor, a través de una investigación bibliográfica que recopile información eficaz acerca del tema planteado. Para la simulación de falla de los componentes del motor se determina mediante la información obtenida que componentes sufren averías recurrentes, posteriormente se realiza la manipulación de los actuadores seleccionados con el fin de provocar una variación en su funcionamiento para la recopilación de datos. Durante la recopilación de datos se debe tomar en cuenta las condiciones de funcionamiento del motor, como: temperatura, nivel de combustible, entre otros aspectos. Una vez establecido los parámetros de funcionamiento del vehículo se procede a realizar la toma de datos variando uno de sus actuadores por cada prueba realizada, para simular una falla específica. Después de la recopilación de datos mediante el software LabVIEW, se continua con el procesamiento de datos con el programa Matlab para la obtención de gráficas, evidenciando de forma visual los cambios que se generan por la variación de funcionamiento de los actuadores. Para finalizar se realizan tablas comparativas donde se puede diferenciar la variación que presentan los armónicos generados en cada uno de los sensores dependiendo de las fallas que se simulan. Tomando como referencia el funcionamiento del motor en buen estado para poder evidenciar la existencia de una falla en los diferentes componentes del motor, pudiendo así predecir que componente podría presentar una avería total en el futuro. En base a los resultados obtenidos se puede decir que la variación de la frecuencia en el sensor cero (0) respecto a los datos en buen estado, la falla de bujías varia 2.74%, mientras que la falla de la bomba de combustible disminuye en 3.70% y la falla en inyectores disminuye en 2.09%. Por otro lado, la amplitud respecto a los datos obtenidos en buen estado, la falla de bujías varía un 80.94%, la falla en bomba de combustible es 8.61% menor respecto a buen estado y por último la falla en inyectores varía 48.83% por debajo del límite de buen estado. Por otro lado, en el sensor (1) los cambios producidos en la frecuencia para la falla de bujías respecto a buen estado dan una variación de 3.27% siendo inferior, en la bomba de combustible es menor en un 9.78% y para la falla en inyectores se presenta una disminución del 1.80%. Analizando la diferencia que se produce en la amplitud para el segundo armónico, respecto a buen estado, al generarse una falla en bujías se presenta una disminución del 33.08 %, en otro xvi caso como la falla en la bomba de combustible su diferencia es del 24.81% y en la falla de inyectores varia por 70.51% por debajo del límite de buen estado.