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MEMORIAS DEL XXIV CONGRESO INTERNACIONAL ANUAL DE LA SOMIM 19 AL 21 DE SEPTIEMBRE DE 2018 CAMPECHE, CAMPECHE, MÉXICO

Tema A1a Diseño Mecánico: Vibraciones

“Determinación de frecuencias naturales en un motor de combustión interna”

Oliver Giovanni Trujillo Barróna, Juan de Dios Ortíz Alvaradoa, Higinio Juárez Riosa, Marcelino

Carrera Rodrígueza, Edgar Rafael Esparza Hernándeza, José Francisco Villegas Alcaraza,

Miroslava Cano Larab

aUnidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería Campus Guanajuato, Instituto Politécnico Nacional, Corredor Industrial Puerto Interior, Av.

Mineral de Valenciana 200, Silao de la Victoria, C.P.36275, México. bInstituto Tecnológico Superior de Irapuato, Carretera Irapuato - Silao km 12.5 Colonia El Copal, Irapuato,C.P.36821 , México.

*Autor contacto.Dirección de correo electrónico: [email protected]

R E S U M E N

En cuanto al análisis de vibraciones en motores de combustión interna (MCI), los trabajos reportados aplican técnicas complejas de tratamiento y pocos muestran las bases fundamentales. Por tanto, este trabajo se enfoca en detectar y analizar las frecuencias naturales que no sufren cambios considerables de valor, ante diferentes condiciones del motor; que serán la base para análisis más detallados. Se utilizó un MCI mono-cilíndrico de cuatro tiempos, obteniéndose señales de aceleración en tres ejes a t ravés de una prueba de impacto con: a) motor a temperatura ambiente, b) motor caliente a temperatura de superficie entre 60-70°C, c) motor operando a 2500 RPM y d) motor a 3444 RPM. Para el tratamiento de la señal se empleó la FFT (Fast Fourier Transform). Los resultados muestran valores de frecuencias repetitivas pero con diferente magnitud (amplitud), que representan el comportamiento del MCI a distintas condiciones, siendo algunas de estas a operación normal. Palabras Clave: Vibraciones, MCI, FFT.

A B S T R A C T

Regarding the analysis of v ibrations in internal combustion engines (ICM), the reported works apply complex treatment techniques and few show the fundamental bases. Therefore, this work focuses on detecting and analyzing natural frequencies that do not undergo significant changes in value, for different engine conditions; which will be the basis for more detailed analysis. A mono-cylindrical four-stroke MCI was used, obtaining acceleration signals in three axes through an impact test with: a) engine at room temperature, b) hot engine at surface temperature between 60-70 ° C, c) engine operating at 2500 RPM and d) engine at 3444 RPM. For the treatment of the signal the FFT (Fast Fourier Transform) was used. The results show values of repetitive frequencies but with different magnitude, that represent the behavior of the MCI to different conditions, being some of these to normal operation.

Keywords: Vibrations, ICE, FFT.

1. Introducción

Debido a las recientes necesidades de la industria por: optimizar la durabilidad de componentes estructurales, verificar el estado final del motor al terminar la línea de ensamble y reducir los costos de mantenimiento, el monitoreo y diagnóstico de los motores de combustión interna (MCI) mediante técnicas basadas en señales vibro- acústicas ha tomado gran relevancia [1].

De acuerdo al trabajo presentado en [2] las vibraciones presentes en máquinas reciprocantes como motores de combustión interna, bombas y compresores presentan una

mayor complejidad en el análisis respecto a la maquinaria rotativa. Es por ello la extensa bibliografía con la que cuenta este último tipo de máquinas enfocada al análisis de la señal de vibraciones para aplicaciones de mantenimiento y detección de fallas, que resultan de utilidad para operarios y usuarios.

El ruido en el d iseño mecánico es de gran importancia y que afecta directamente al usuario final. Niveles de ruido altos pueden provocar que los pasajeros no tengan un viaje confortable e incluso afectaciones en el oído humano. En la Fig. 1 se muestra un esquema que presenta las fuentes más importantes de generación de ruido y vibraciones en un motor de combustión interna (MCI), se

ISSN 2448-5551 DM 88 Derechos Reservados © 2018, SOMIM

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puede observar que las vibraciones en el bloque motor debido a la combustión y golpes del pistón son relevantes.

Figura 1 – Fuentes más relevantes de ruido en MCI.

Cualquier motor reciprocante se ve sometido a un incremento en la temperatura cuando está operando, por lo que se espera un espectro de frecuencias distinto a cuando el motor está sin operar (frío). Es por ello que se debe ser cuidadoso en la elección de la estrategia de análisis y procesamiento de señales e incluso, en el tipo de prueba que se debe realizar: en caliente (durante la operación o justo después de apagarlo) o en frio (sin operar) [3]. Las pruebas en caliente sirven para determinar el desempeño del motor, mientras que las pruebas en frio sirven para verificar anomalías al final de la línea de ensamble. La importancia de estudiar las frecuencias que presentan un cambio notable en su valor y magnitud de acuerdo a la modificación de parámetros, que simulan las condiciones en las que operan este tipo de máquinas. Se debe a que estos cambios pueden indicarnos la intensidad con que se presentan las vibraciones y también, si entran en un rango del espectro de frecuencias donde es posible darse el fenómeno de resonancia. Si se llega a presentar una vibración con gran intensidad puede desencadenar desgate en los componentes y propiciar a una falla.

Por lo descrito anteriormente, en este trabajo se realizaron pruebas experimentales de vibraciones a un motor de combustión interna. Se realizó una prueba de impacto para obtener la respuesta del motor con respecto del tiempo para una condición con el motor sin operar (en frio) y otra en los primeros segundos después de apagarlo (en caliente), así mis mo también se considera una prueba con el motor operando a dos velocidades distintas. Se realiza un procesamiento de las señales obtenidas y se detectan aquellas frecuencias que son repetitivas en condiciones distintas. La finalidad de este primer estudio es encontrar las frecuencias naturales del MCI, e identificar las frecuencias críticas debidas a las condiciones de operación.

2. Antecedentes

En los últ imos años, dentro del área de d iseño y análisis de fallas de diferentes mecanis mos de generación de potencia, se han vuelto imprescindibles el uso de técnicas no invasivas, las cuales traen beneficios económicos y la disminución del tiempo de análisis, además de interferir de manera poco significativa al dispositivo y su medio. Una de estas técnicas es la resonancia, definida para fines prácticos como el fenómeno que se presenta cuando una frecuencia excitada por parte de una fuerza externa coincide con una de las frecuencias naturales del sistema [1]. La propiedad característica presente durante la resonancia, son la detección de oscilaciones de gran amplitud en la estructura o elementos, las cuales son causadas por una falla, fractura o la modificación e implementación de nuevos componentes . Por tanto, es importante implementar estas técnicas si se quiere comprobar el buen estado de los dispositivos, que están expuestos a estos fenómenos o cambios. 2.1 Obtención de frecuencias naturales

La teoría básica de vibraciones mecánicas permite obtener de manera analít ica las frecuencias naturales en sistemas discretos y en sistemas continuos [4]. Otra manera de determinar dichas frecuencias es realizar un análisis modal con el modelo de la estructura mecánica de interés, usando un paquete de simulación. Una tercera fo rma de obtener las frecuencias naturales es de manera experimental [5]:

La prueba de impacto, que en la práctica resulta ser más fácil de llevar a cabo y que consiste en someter a la estructura a una fuerza en un periodo de tiempo muy corto (golpe).

También podemos variar la velocidad en la que opera el sistema, esto para el caso de máquinas rotativas o reciprocantes.

Para ambas metodologías, se debe de llevar a cabo una adquisición de la señal para su procesamiento y análisis. 2.2 Procesamiento Digital de Señales

El procesamiento dig ital de señales, es una herramienta poderosa para el desarrollo y uso de la tecnología, que tomo gran importancia en la ciencia e ingeniería en el siglo XXI en campos como la medicina, comunicaciones, radar, música, entre otras [6]. Cada uno de estos campos ha desarrollado sus propios algoritmos y técnicas. En el análisis de vibraciones es muy común utilizar la Transforma de Fourier, para obtener las componentes de frecuencias implícitas en una señal dependiente del tiempo [7]. Esto, se puede lograr aplicando a nuestro conjunto de datos discretos la DFT (Discret Fourier Transform), que puede ser calculada más rápido con el algoritmo FFT (Fast Fourier Transform) cuando se tienen datos que son múltiplos de 2n.



Existen otras técnicas complementarias que pueden ser implementadas para distintos fines, como lo son la Adición

de ceros, Ventanas y Filtros [7,8]. Es importante mencionar que para las señales vibro acústicas utilizadas con fines de diagnóstico y monitoreo de fallas, donde se enfocan en el espectro completo de frecuencias, es muy común utilizar técnicas complementarias. En la literatura se cuenta con una amplia variedad de estudios relacionados con la aplicación de técnicas para el análisis vibracional de señales, con fines de monitoreo y diagnóstico de fallas en máquinas rotativas. En algunos estudios, el análisis de densidad espectral o PSD (Power Spectral Density) se utiliza para detectar fallas en rodamientos en una máquina síncrona [9]. En otros, se hace una revisión donde se aplica la Transformada Wavelet para el diagnóstico de fallas en máquinas rotativas [10]. Estas técnicas, presentan resultados importantes en la predicción de fallas. Para el análisis de MCI, en la mayoría de la literatura existente al igual que en las máquinas rotativas, se basan en análisis del espectro de frecuencias completo para obtener la información. Dentro de estos, la técnica de la Transformada Wavelet Continua se utiliza para diagnosticar la señal de falla en un motor de combustión interna y su sistema de enfriamiento, mediante el uso de señales de vibración y de emisión acústica [11]. La Transformada Wavelet Discreta fue utilizada para formar un sistema de diagnóstico de fallas usando señales acústicas y una red neuronal con un algoritmo de propagación de retorno; con esto se presenta una clasificación y evaluación de fallas del motor [12]. Existen otras metodologías que se basan en redes neuronales artificiales para realizar el d iagnostico. Para lo cual, muestran tres posibles maneras de obtener la información para el diagnóstico, utilizando: sólo la señal de vibración, sólo la señal de presión y la combinación de ambas; mostrando resultados satisfactorios en cada caso [13]. 2.3 Análisis de las señales

Detectar como se modifica el valor de las frecuencias correspondientes a los distintos componentes del motor, debido a cambios en las condiciones de operación, resulta una tarea muy compleja de realizar, por lo que se requiere de mayor análisis. En un MCI, el tipo de combustible, la velocidad, la potencia, la calidad y la eficiencia del p roceso de combustión, representan cambios importantes dentro de los espectros de frecuencias; que pueden llevar a la predicción de fallas o deficiencias del mismo. Al cambiar la velocidad y tipo de combustible, cambia el torque y entrega de potencia, además de modificar la presión y temperatura máximas dentro del p istón y por ende, la velocidad y golpeteo dentro del mismo.

3. Metodología

En la Tab la 1 se presentan las características del motor de combustión interna utilizado en las p ruebas experimentales, así como de la tarjeta de adquisición de datos y los acelerómetros. Tabla 1 – Equipo empleado en la experimentación.

Equipo utilizado Motor

Modelo Briggs&Stratton 1036 B1

Diámetro interior del cilindro 65.1 mm

Carrera 44.4 mm Biela 79.55 mm Manivela 22.2 mm Potencia de salida 1.5 kW Compresión 7:1 Voltaje de ignición Ignición magnética

Módulo de ensayos con motor de gasolina de 4 tiempos

Modelo CT 159 Rango de medición de temperatura ambiente 0 – 100 °C Rango de medición de temperatura del combustible

0 – 100 °C

Rango de medición de temperatura de los gases de escape

0 – 1000 °C

Consumo de aire 0 - 333 l/min Unidad Universal de Frenado y Accionamiento

Modelo HM 365 Par máximo 12 Nm Velocidad Máxima 3000 RPM

Acelerómetro

Modelo ADXL001 Rango ± 70g, ± 250g y

±500g Ancho de banda 22 kHz Temperatura de operación

-40°C a 125°C

Ejes 1 Tarjeta de adquisición de datos

Modelo NI USB-6009 Máxima razón de muestreo para un canal 48 kS/s Máxima razón de muestreo para múltiples canales

48 kS/s

Resolución 14 bits diferencial 12 bits single-ended

En la Fig. 2 se muestra la configuración del experimento, se puede observar el sistema de referencia utilizado. Para la adquisición de datos se utilizaron tres acelerómetros (en la Tabla 1 se muestra la descripción de estos), siguiendo la recomendación en [14]. Los acelerómetros se colocaron en una tabla que fue montada directamente al silenciador del escape. Ya que la temperatura del medio donde se colocan estos dispositivos ronda entre los 200-210°C en el



monoblock y entre 60-70°C en el silenciador de escape, puede afectar a los acelerómetros de forma significativa. Para d isminuir este efecto, se utilizó una barrera aislante de madera que se colocó sobre el silenciador de escape, como se muestra en Fig. 2. Las señales obtenidas con la tarjeta de adquisición de datos son enviadas a la computadora para su posterior análisis.

Figura 2 – Esquema del montaje

Los sitios seleccionados para recibir la prueba de impacto, fueron establecidos en función de la cercan ía con la cabeza del pistón donde ocurre el fenómeno de la combustión, que causa los mayores efectos de vibración, Fig. 3. Estos sitios son el monoblock del motor (1), el tubo de escape (2) y el silenciador de escape o tapa (3).

Figura 3 – Sitios donde se realizaron las pruebas de impacto.

4. Desarrollo

En la Tabla 2 se muestran los cuatro casos de estudio del presente trabajo. El golpe frío se refiere a la condición en la que el motor esta sin operar a temperatura ambiente y golpe caliente cuando el motor se apaga y permanece a una temperatura estable de entre 200°C-210°C en el monoblock y entre 60-70°C en el silenciador de escape.

Tabla 2 – Condiciones del motor para la captura de datos.

Caso de estudio Razón de

muestreo

Tiempo de

muestreo

Datos

Impacto en Frío 40000 M/s 1 s 40000 Impacto en Caliente 40000 M/s 1 s 40000 Operado a 2500 RPM 12000 M/s

12000 M/s 3 s 3 s

36000 36000 Operado a 3444 RPM

Una vez que se obtienen los datos, es momento de analizarlos y traducirlos a propiedades que nos puedan brindar información relevante al respecto. Para el análisis de vibraciones y de otras señales se utiliza la FFT, con la finalidad de obtener las componentes de frecuencias implícitas en una señal dinámica; aplicada a nuestro conjunto de datos. Al aplicar esta técnica y procesar los resultados, se obtienen gráficas en el dominio de la frecuencia para cada ubicación de la prueba de impacto (3 lugares, ver Fig. 3), cada eje (3 ejes) y las distintas condiciones que se presentan en la Tab la 2, resultando 24 gráficas. Adicional a esto, las pruebas se hicieron por triplicado para asegurar reproducibilidad y repetitividad. Una vez procesados los datos, se analizan y seleccionan las frecuencias que se repiten en cada uno de los 24 casos, en un rango del espectro (entre 0-1000 Hz). La Fig. 4 muestra una gráfica en el espectro de la frecuencia, en la cual se aprecia las frecuencias que se repiten en una o más pruebas. Debido a la extensión solo se muestran algunos ejemplos representativos. La Fig. 5 muestra un corrimiento de la frecuencia en varias pruebas, es decir, no se mantiene la misma frecuencia en las diferentes pruebas.

Figura 4 – Selección de frecuencias para los casos: valores iguales en

las 3 pruebas y valores iguales en 2 pruebas.



Figura 5 – Selección de frecuencias para el caso donde no se tiene el

mismo valor en las 3 pruebas.

El siguiente paso del análisis, es comparar las frecuencias del mismo valor que se identifiquen entre los cuatro casos de estudio. La resolución en las gráficas con el motor apagado, en frio o caliente, es de 1 Hz, y en las gráficas con el motor operando a una velocidad fija es de 0.3 Hz. Sin embargo, en las comparaciones entre las gráficas se toma un rango de ±1Hz, debido a que la resolución de las pruebas de impacto es menor que en las condiciones de operación.

5. Resultados

En la Fig. 6 se muestra una gráfica del espectro de frecuencias para el caso del motor operando a 2500 rpm y a 3444 rpm. La Tab la 3 muestra las frecuencias que coinciden en valor. Estas frecuencias que coinciden entre las velocidades son identificadas como inherentes al motor, ya que se derivan de dos diferentes velocidades.

Figura 6 – Frecuencias representativas para la comparación entre

velocidades de operación: 2500 RPM y 3444 RPM.

Tabla 3 – Frecuencias que coinciden entre ambas velocidades.

Frecuencias iguales para 2500 RPM y 3444 RPM 209.3 432.7 220.3 519.3 335.3 613 403.7 670.3

La siguiente comparación involucra al MCI operando a las dos velocidades y la prueba de impacto en frío. En la Tabla 4 se muestran las frecuencias coincidentes y en la Fig. 7 las gráficas más representativas. La diferencia existente entre la condición de operación y la no operativa, son el cambio notable de temperatura en el motor, así como la presión de los gases producto de la combustión en el interior del cilindro. Esto implica que el material sufre una disminución en la rigidez debido al incremento de temperatura en la estructura del motor y un aumento de rig idez en el interior del cilindro debido a la presión. Las frecuencias en frio que coinciden con las calientes se descartan, ya que se asocian a componentes que no se calientan en la prueba, es decir, ajenos al motor. Tabla 4 – Frecuencias iguales entre ambas velocidades de operación y

la prueba de impacto en frío. Frecuencias iguales

2500 RPM 3444 RPM Impacto en Frío 209.3 209.3 209 325 324.7 324

429.7 430.3 430 597 598 598 613 613 613

623.3 623.7 624 812 811.3 812


velocidades de operación (2500 RPM y 3444 RPM) y golpe en frío.

Finalmente, se analiza la prueba de impacto en caliente, en comparación con los casos del motor operando a dos velocidades distintas. Nuevamente, se presenta una diferencia importante entre los casos de estudio, debido a la combustión e incremento de presión y temperatura. En la



Tabla 5 se en listan las frecuencias coincidentes y en la Fig. 8, las gráficas correspondientes. Tabla 5 – Frecuencias iguales entre ambas velocidades de operación y

golpe con el motor caliente. Frecuencias iguales

2500 RPM 3444 RPM Golpe Caliente 335.3 335.3 336 415 414.7 415 482 483 482

593.7 594.7 594 680.7 681.3 681 806.7 807.3 807


velocidades de operación (2500 RPM y 3444 RPM) y golpe en

caliente.

6. Conclusiones

Se identificaron las frecuencias naturales importantes del motor de combustión interna: 220, 335, 403, 432, 519, 670 Hz . Dentro de las técnicas de procesamiento y análisis de señales se utilizó la FFT, que es una técnica básica para este sistema complejo, se concluye utilizar técnicas más avanzadas como la transformada Wavelet, PSD o Análisis de la frecuencia respecto del tiempo. El procedimiento que se sigue en el estudio sirve para la caracterización de cualquier otro MCI, es decir, la metodología puede aplicarse, por ejemplo, a MCI con varios cilindros. Debido a la complejidad del MCI estas técnicas de anális is nos permiten identificar las frecuencias importantes, pero no es posible identificar aquellas que son debidas a la combustión, trabajo que se realizará más adelante.

Es importante mencionar entonces, que el presente trabajo ha permit ido caracterizar la operación del motor a través de espectros de frecuencia. Los cuales, se utilizarán para

construir un mapa del estado del mis mo, que al momento de inferirle una falla o que se presente debido al tiempo de vida de este, se podrán identificar a través de un escaneo de frecuencias.

Cabe mencionar que en otro estudio complementario que se efectuará, nos centraremos en identificar y estudiar las frecuencias naturales que varían con respecto del tiempo debido a las condiciones de operación. Y servirá de base para un estudio usando diferentes mezclas de combustibles.

Agradecimientos

Agradecemos a la Dirección de Posgrado del Instituto Politécnico Nacional a través del proyecto SIP 20182177.

REFERENCIAS

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