Emissió Acústica

El manteniment predictiu d’instal·lacions és una estratègia que es basa amb la detecció precoç de falles en el sistema, de forma que sigui possible canviar el component afectat durant una parada programada, abans de que es produeixi l’avaria.

D’entre les tecnologies existents per detectar prematurament falles, la basada en l’emissió acústica és potser la que més potencial té tant en varietat d’aplicacions com amb capacitat de detecció, però està encara en un estat molt inicial del seu desenvolupament per causa de la complexitat del fenomen a detectar.

Principi físic

Qualsevol modificació en l’estat d’un material tal com l’aparició i creixement d’esquerdes, deformació plàstica local, corrosió o canvis de fase etc. S’acompanya d’un alliberament d’energia en forma de pulsos d’ones elàstiques que es propaguen en el sí del material. Aquests pulsos contenen informació de la font que les ha generat, i la tècnica de la EA es basa en la detecció i anàlisis d’aquestes. Les avantatges d’aquesta estratègia enfront d’altres més consolidades són:

• Capacitat per detectar múltiples fenòmens en etapes inicials

• Capacitat per detectar falles no visibles

• Capacitat de detecció sota condicions normals de funcionament

• Capacitat de determinar l’origen de la fallada

L’alliberament d’energia vibratòria es diferent per a cada fenomen i per a cada material, essent la identificació dels paràmetres dels pulsos vibratoris associats a cada tipus de falla i material la principal dificultat i repte d’aquesta estratègia.

Tipus de senyals recollides per un sistema d’EA.

Camps d'aplicació

Les aplicacions industrials de l’EA són encara limitades:

• Inspecció de dipòsits a pressió

• Detecció de fugues de fluids en vàlvules i canonades

• Detecció de corrosió

• Monitorització de ponts (en desenvolupament)

Però la recerca sobre aquest tòpic demostra un potencial molt gran d’aplicació en altres camps:

• Degradació de materials: defectes creixents, propagació d’esquerdes, deformacions plàstiques, ruptura d’inclusions o precipitats, degradació superficial, tant en estructures com en mecanismes. Això li dóna un gran potencial d’aplicació a la industria aeronàutica, a la indústria de transformació, al manteniment d’infraestructures o en aerogeneradors.

• Processos reversibles: transformacions cristal·logràfiques de fase, solidificacions, efectes termoelàstics, fricció entre superfícies, etc.

• Processos de fabricació: defectes en soldadures, processos de forja, fresats, tornejats, etc.

• En fluids: detecció de partícules en suspensió, evolució del gas, punt d’ebullició.

• Capacitat de predicció del temps entre la detecció de l’inici de la falla i la falla macroscòpica.

• Comprensió dels mecanismes de trencament en materials no homogenis, com per exemple acers o materials compostos.

Experiència

El LEAM ha treballat exitosament amb la caracterització del mecanismes de fallada en acers per a eines amb la finalitats de dissenyar un sistema de manteniment predictiu en eines de conformat dins del projecte MOUSICOSYS. S’ha aplicat l’EA en assaigs de flexió monotònica, fatiga per flexió, fatiga de contacte i nanoindentació.

S’ha demostrat la capacitat de detectar danys en material biològic, obrint la porta a la detecció de lesions i programació d’entrenaments d’alt rendiment o en matrius compostes de base de formigó, permetent identificar els mecanismes d’aparició de falles.

I finalment, dins del marc del projecte LOOMING FACTORY, s’està desenvolupant un sistema de baix cost d’adquisició i anàlisi de falles basades en EA i d’aplicació a trens d’engranatges, que podria ser autònom aprofitant els desenvolupament paral·lel en energy harvesting basat en la transformació d’energia vibratòria.

Exemples de fractures internes detectades per EA en acers. Observi’s la mida de les fractures detectades.

Assaig d’EA en teixits orgànics.

Detecció de falles en material compost de base de formigó. A la pantalla es poden veure un puls vibratori.

Assaig de flexió monotònic en provetes d’acer per a eines.

.