Vibration analysis for early pitting detection during operation

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2024

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The economic efficiency of machinery operation is significantly impacted by maintenance strategies. In the realm of condition-based or predictive maintenance strategies, the early detection of fatigue-induced damages is crucial. Therefore, this study focuses on the early detection of pitting damages during operation. Experimental investigations are conducted on a test gearbox acquiring acceleration data for different sizes of pitting damages under diverse operating conditions. A successful detection of the pitting damages during operation is achieved at a very early stage of progression, with a minimum size of 0.41% of an active tooth flank area. The utilization of design of experiments techniques facilitates the identification of factors influencing the detectability of pitting damages. The obtained results are analysed to elucidate the physical basis for the reliable detection of pitting damages across diverse operating conditions.


Die Wirtschaftlichkeit des Betriebs einer Maschiene wird maßgeblich von der Wartungsstrategie beeinflusst. Für die Anwendung von zustandsbasierten oder vorausschauenden Wartungsstrategien ist die frühzeitige Erkennung von Ermüdungsschäden entscheidend. Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit die frühzeitige Erkennung von Grübchenschäden an Zahnrädern während des Betriebs untersucht. An einem Testgetriebe werden experimentelle Untersuchungen durchgeführt. Dabei werden Beschleunigungsdaten für verschiedene Grübchengrößen unter unterschiedlichen Betriebsbedingungen aufgezeichnet. Die Erkennung der Grübchenschäden während des Betriebs wird mit einer minimalen Größe von 0,41% einer aktiven Zahnflankenfläche in einem sehr frühen Stadium des Schadenswachstums erreicht. Die Anwendung von Methoden der statistischen Versuchsplanung ermöglicht die Identifikation von Faktoren, welche die Erkennbarkeit der Grübchenschäden beeinflussen. Basierend auf der Analyse der erhaltenen Ergebnisse, werden die physikalischen Grundlagen für die zuverlässige Erkennung von Grübchenschäden unter verschiedenen Betriebsbedingungen erläutert.

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