Pruebas de vibración en equipos rotativos: Métodos avanzados y beneficios

Introducción

Las pruebas de vibración en equipos rotativos (como motores, turbinas, bombas y compresores) son fundamentales para el mantenimiento predictivo y la detección temprana de fallas. Estas pruebas permiten identificar problemas como desbalance, desalineación, fallas en rodamientos, resonancia y holguras mecánicas.

El análisis de vibraciones es una herramienta fundamental en el mantenimiento industrial, para ingenieros y especialistas en mantenimiento predictivo, con el fin de detectar a tiempo problemas y fallos mecánicos

¿Qué son las pruebas de vibración?

Las pruebas de vibración permiten detectar una amplia variedad de fallas en equipos rotativos. A continuación, te explico las principales fallas y cómo se identifican mediante análisis de vibraciones:

1. Desbalance:

Causa: Distribución desigual de masa en el rotor, lo que genera fuerzas centrífugas. Indicadores en el análisis de vibraciones:

• Aumento en la amplitud de vibración a 1x la velocidad de giro (frecuencia fundamental).
• Patrones consistentes en el dominio del tiempo y espectral.
• Aumento de vibración en dirección radial.

2. Desalineación:

Causa: Cuando los ejes de dos o más componentes no están correctamente alineados. Indicadores en el análisis de vibraciones:

• Aumento en las frecuencias 1x y 2x la velocidad de giro.
• Vibraciones en dirección axial y radial.
• Posibles armónicos adicionales.

3. Holguras mecánicas:

Causa: Desgaste en rodamientos, cojinetes o uniones sueltas. Indicadores en el análisis de vibraciones:

• Aparición de múltiples armónicos de baja frecuencia (1x, 2x, 3x.…).
• Patrones no lineales en el dominio del tiempo.
• Ruido aleatorio en la señal de vibración.

4. Fallas en rodamientos:

Causa: Desgaste, lubricación deficiente o contaminación en los rodamientos. Indicadores en el análisis de vibraciones:

• Aumento en las frecuencias características del rodamiento (BPFO, BPFI, BSF, FTF).
• Incremento en el análisis de envolvente.
• Ruido de alta frecuencia y picos en el dominio del tiempo.

5. Resonancia estructural:

Causa: Cuando la frecuencia de excitación coincide con la frecuencia natural del sistema. Indicadores en el análisis de vibraciones:

• Aumento exponencial de la amplitud de vibración en ciertas velocidades.
• Picos pronunciados en el espectro de frecuencia.
• Cambios en la respuesta al modificar la velocidad de operación.

6. Problemas en engranajes:

Causa: Desgaste, defectos en dientes o mala lubricación. Indicadores en el análisis de vibraciones:

• Frecuencias asociadas al engranaje (Gear Mesh Frequency – GMF).
• Picos en múltiplos de la velocidad de engrane.
• Incremento en la señal de envolvente.

7. Problemas eléctricos en motores:

Causa: Rotor en cortocircuito, desbalance en fases o problemas en el estator. Indicadores en el análisis de vibraciones:

• Vibraciones a frecuencia de paso de polos (2x la frecuencia de línea, 100 Hz o 120 Hz en sistemas de 50/60 Hz).
• Ondas modulares en la señal de vibración.
• Picos en frecuencias relacionadas con armónicos eléctricos.

8. Cavitación en bombas:

Causa: Formación y colapso de burbujas de vapor en el fluido. Indicadores en el análisis de vibraciones:

• Señal de ruido de alta frecuencia con picos aleatorios.
• Aumento de vibración en el espectro de banda ancha.
• Sonido característico de “golpeteo” o “chirrido”.

Métodos avanzados y tendencias actuales en pruebas de vibración

1. Análisis de frecuencia (FFT – Fast Fourier Transform): Sigue siendo el estándar más aceptado y utilizado para descomponer señales de vibración y detectar fallas específicas.
2. Análisis de envolvente: Ideal para detectar fallas en rodamientos y engranajes en etapas tempranas.
3. Análisis modal y operacionales (ODS – Operational Deflection Shape): Permite visualizar cómo se deforma y vibra la estructura bajo carga operativa.
4. Análisis de onda de choque (Shock Pulse Method – SPM): Muy útil para evaluar condiciones de rodamientos y lubricación.
5. Vibraciones de orden (Order Tracking Analysis): Se usa en maquinaria de velocidad variable para detectar problemas en función del número de órdenes de rotación.
6. Análisis de transitorios y arranques (Run-Up/Coast-Down Tests): Evalúa el comportamiento de la vibración en variaciones de velocidad, útil en turbomáquinas.
7. Machine learning e inteligencia artificial: Cada vez más herramientas están incorporando algoritmos de IA para detectar patrones de fallas automáticamente.

Metodología de pruebas de vibración de equipos rotativos

Un proceso estructurado de análisis de vibraciones permite la detección incipiente de fallas, evitando costosas reparaciones. Al recolectar, procesar e interpretar sistemáticamente los datos de vibraciones, los analistas de pueden detectar problemas mecánicos y tomar medidas de mantenimiento proactivas.

Pasos del análisis de vibraciones

Un análisis de vibraciones eficaz sigue un enfoque estructurado para detectar, diagnosticar y tratar los problemas de los equipos rotativos antes de que provoquen fallas o paradas no programadas:

• Establecer una línea base: Donde se registran los datos de vibraciones cuando el equipo funciona en condiciones normales para crear un punto de referencia para aplicar las comparaciones.
• Mida las vibraciones: Utilice sensores para capturar en tiempo real las señales de vibración de los equipos críticos.
• Convierta los datos: Aplique la transformada rápida de Fourier (FFT) para convertir las señales de vibración sin procesar en un espectro de frecuencias para obtener un análisis detallado.
• Detecte e identifique la anormalidad: Compare los nuevos datos con la línea de base para detectar patrones de vibración desviados.
• Realice su diagnóstico: Haga comparaciones de los picos de frecuencia con fallos mecánicos, como defectos en los rodamientos, desalineaciones u holguras.
• Aplique soluciones: En función de los resultados, programe el mantenimiento, o las reparaciones que deba realizar para evitar fallas.

La aplicación del análisis de vibraciones de equipos rotativos garantiza que estos beneficios se obtengan totalmente mediante la estratégica colocación de sensores, el análisis y la interpretación exacta de los datos y la integración de los resultados en los flujos de trabajo de mantenimiento.

Aplicaciones industriales del análisis de vibración

La aplicación del análisis de vibraciones de equipos rotativos garantiza que estos beneficios se obtengan totalmente mediante la estratégica colocación de sensores, el análisis y la interpretación exacta de los datos y la integración de los resultados en los flujos de trabajo de mantenimiento.

Los rodamientos son un componente crucial para la maquinaria rotativa, y el análisis de vibraciones ayuda a detectar el desgaste, los problemas de lubricación y los fallos en fase incipiente antes de que ocurra una falla catastrófica.

Detecta la desalineación de los engranajes, los dientes rotos y las fallas por lubricación, evitando el bajo rendimiento de la máquina y los desperfectos mecánicos.

Asegura una operatividad sin problemas detectando desbalances, resonancias y holguras mecánicas, que pueden ocasionar vibraciones excesivas y desperdicio de energía.

En equipos rotativos de suma importancia para los procesos que manejan y que trabajan a alta velocidad, (turbinas, turbogeneradores, compresores) el análisis de vibraciones ayuda a evitar desbalances en el rotor, daños en los alabes y desalineaciones que podrían causar importantes paradas no programadas.

El monitoreo continuo de vibraciones es una herramienta clave en la aplicación del mantenimiento predictivo, proporcionando beneficios técnicos y económicos transformando la gestión de activos industriales.

A continuación, se presentan sus principales ventajas, explicadas de forma más técnica y dinámica:

Detección proactiva de fallos incipientes

La monitorización en tiempo real permite identificar anomalías en las frecuencias características de componentes críticos, como rodamientos, engranajes o ejes. Esto posibilita la detección temprana de problemas como desalineaciones, desequilibrios o defectos en la lubricación, antes de que evolucionen en fallos catastróficos.

Este enfoque predictivo minimiza los tiempos de inactividad no planificados y reduce los costos asociados a reparaciones de emergencia.

Extensión de la vida útil del equipo

Al corregir dinámicamente condiciones operativas adversas (vibraciones excesivas, holguras o resonancias), se disminuye el estrés mecánico en los componentes.

Esto no solo prolonga la vida útil de los equipos, sino que también optimiza su rendimiento operativo bajo condiciones controladas.

Reducción significativa de costos operativos

El análisis continuo permite implementar estrategias de mantenimiento basadas en la condición (CBM), evitando intervenciones innecesarias y maximizando el uso eficiente de los recursos. Estudios demuestran que este enfoque puede reducir los costos de mantenimiento hasta en un 50%, al eliminar gastos superfluos y prevenir fallos mayores.

Incremento en la seguridad industrial

El monitoreo continuo mitiga riesgos asociados a vibraciones excesivas que podrían comprometer la integridad estructural de equipos o instalaciones. Detectar y abordar estas anomalías reduce significativamente el riesgo de accidentes laborales, daños al medio ambiente y sanciones regulatorias.

Mejora del rendimiento energético

Las vibraciones excesivas suelen estar asociadas a pérdidas de energía por fricción o desajustes mecánicos. La corrección a tiempo de estas ineficiencias no solo optimiza el consumo energético, sino que también mejora la productividad de todo el sistema.

Optimización del mantenimiento predictivo

La integración con sistemas avanzados como IoT e inteligencia artificial permite analizar un gran volumen de datos en tiempo real, generando modelos predictivos más precisos. Esto facilita la programación estratégica del mantenimiento y asegura una mayor disponibilidad operativa.

Sensores fijos y monitoreo continuo

Los sensores fijos para monitoreo de vibraciones permiten análisis en tiempo real sin necesidad de inspecciones manuales.

Principales sensores y tecnologías utilizadas

1. Sensores acelerómetros industriales
   • Marcas líderes: SKF, Emerson, PRUFTECHNIK, Hansford Sensors.
   • Beneficio: Capturan vibraciones en tiempo real y envían datos a un sistema central.
2. Sensores de desplazamiento y proximidad (eddy current probes)
   • Utilizados en turbomáquinas y rodamientos grandes.
   • Beneficio: Detectan variaciones en ejes de alta velocidad.
3. Sensores triaxiales de vibración
   • Capturan datos en tres ejes simultáneamente.
   • Beneficio: Mayor precisión en el análisis estructural.
4. Sensores inalámbricos (IoT)
   • Ejemplo: SKF Enlight Collect, Erbessd WiSER.
   • Beneficio: No requieren cableado, ideales para zonas de difícil acceso.

Beneficios clave para analistas y especialistas en mantenimiento predictivo

• Reducción de tiempo en diagnóstico: El software avanzados identifican problemas antes de fallas catastróficas.
• Monitoreo remoto y en tiempo real: Con sensores IoT, los analistas pueden recibir alertas sin estar en planta.
• Mayor precisión en diagnósticos: Algoritmos basados en IA mejoran la detección de patrones de falla.
• Optimización de costos de mantenimiento: Evita paradas imprevistas y mejora la planificación de mantenimientos.
• Análisis avanzado en máquinas de velocidad variable: Gracias a técnicas como el análisis de orden.
• Integración con otros parámetros de la máquina: Como temperatura, presión y carga, para análisis más completos.

Software SKF @ptitude Analyst para análisis de vibraciones

• Características:
  • Integración con sensores fijos y dispositivos portátiles.
  • Algoritmos de análisis avanzados y tendencias predictivas.
  • Diagnóstico basado en IA y patrones históricos.
• Beneficios:
  • Permite diagnósticos en sitio con recomendaciones específicas.
  • Ideal para monitoreo de condición en industrias críticas como petróleo, gas y generación de energía.

Ejemplo de análisis de vibraciones con SKF @ptitude Analyst

Para ilustrar cómo un analista predictivo puede utilizar el software SKF @ptitude Analyst de manera rápida y precisa, repasemos un caso real de detección y diagnóstico de fallas en un motor eléctrico con acoplamiento a una bomba centrífuga.

Configuración y toma de datos

Equipo: Motor eléctrico de 75 kW acoplado a una bomba centrífuga. Sensores utilizados:

• SKF CMSS 793-4 (Acelerómetro de 100 mV/g) en soportes de rodamientos del motor y bomba.
• SKF Wireless Machine Condition Sensor (WMCD) en la carcasa del motor para monitoreo continuo.
• Frecuencia de muestreo: 25 kHz.
• Modo de medición: FFT + Análisis de envolvente de vibración.

Transmisión de datos: Sensores inalámbricos envían datos a SKF IMx-8, que los transmite a SKF @ptitude Analyst vía Ethernet.

Análisis automático con SKF @ptitude Analyst

Paso 1: Visualización del espectro de frecuencia FFT

• Se genera un espectro de vibración y se detectan picos inusuales en 1x, 2x y 3x RPM del motor.
• Se activa una alerta “Alarma de Severidad Media” por vibraciones elevadas en el rodamiento del motor.

Paso 2: Aplicación de análisis de envolvente

• Se utiliza el filtro de envolvente para aislar vibraciones de alta frecuencia.
• Se detectan picos en 3.2 kHz y 4.6 kHz, indicando fallo incipiente en el rodamiento del motor (SKF 6313).

Paso 3: Evaluación de niveles de vibración (ISO 20816)

Ubicación del sensor	Vibración medida (mm/s RMS)	Límite ISO 20816	Estado
Rodamiento del motor (DE)	5.2 mm/s	4.5 mm/s	Crítico
Rodamiento del motor (NDE)	3.8 mm/s	4.5 mm/s	Advertencia
Rodamiento de la bomba	2.2 mm/s	4.5 mm/s	Normal

Diagnóstico y recomendación automática

SKF @ptitude Analyst genera un informe automático con las siguientes conclusiones:

• Falla detectada: Rodamiento del motor defectuoso (SKF 6313).
• Probabilidad de falla: 90% (según patrones históricos en la base de datos SKF).
• Tiempo estimado hasta la falla crítica: 3 semanas.
• Causa probable: Lubricación deficiente o fatiga del rodamiento.

Recomendación automática:

• Acción inmediata: Programar cambio del rodamiento SKF 6313 en la próxima parada planificada.
• Acción correctiva: Implementar lubricación automática con SKF SYSTEM 24.

Generación de reporte automático

SKF @ptitude Analyst genera un reporte PDF automático, incluyendo:

• Espectros de vibración (FFT y envolvente).
• Tendencias de vibración en los últimos 6 meses.
• Diagnóstico de fallas basado en la base de datos SKF.
• Recomendaciones con prioridad de mantenimiento.

El reporte se envía automáticamente al departamento de mantenimiento y se registra en el CMMS (SAP PM).

Beneficios del análisis con SKF @ptitude Analyst

• Detección temprana con 90% de precisión en diagnóstico.
• Reducción de tiempos de análisis (de horas a minutos).
• Automatización de reportes y conexión con el sistema de mantenimiento.
• Evita paradas imprevistas y optimiza la planificación del mantenimiento.

Este ejemplo muestra cómo el uso de SKF @ptitude Analyst, combinado con sensores avanzados, permite un diagnóstico rápido, preciso y basado en IA, con recomendaciones automáticas y un porcentaje de confiabilidad elevado.

Conclusiones

El análisis de vibraciones es una herramienta poderosa para el mantenimiento predictivo, permitiendo detectar fallas antes de que se conviertan en problemas críticos. Cada falla tiene patrones específicos en el espectro de vibraciones, por lo que la combinación de diferentes técnicas como FFT, análisis de envolvente y monitoreo continuo con sensores fijos ayuda a mejorar la precisión del diagnóstico.

La monitorización continua de vibraciones no es solo una inversión tecnológica; es un cambio estratégico que transforma el mantenimiento industrial hacia un modelo más eficiente, seguro y rentable. Su implementación ofrece un retorno tangible al reducir costos operativos, aumentar la confiabilidad de los activos y garantizar la continuidad operativa en entornos industriales altamente exigentes.

Referencias

1. https://www.skf.com/group/products/condition-monitoring-systems/software/aptitude-analyst
2. https://upkeep.com/es/learning/reduce-spend-preventive-maintenance/
3. https://inspenet.com/articulo/vibraciones-equipos-rotativos-como-indicador/