Solución para el diagnóstico de averías y la monitorización en tiempo real del desgaste de los carriles en grúas puente: tecnología de reconocimiento de huellas acústicas mediante IA y análisis del espectro de vibraciones
El «rozamiento de las ruedas de la grúa» es el fenómeno que se produce cuando se genera un contacto de fricción anómalo entre el reborde de la rueda de la grúa y el flanco del carril; en casos leves, acelera el desgaste del reborde y del carril, mientras que en casos graves puede provocar el descarrilamiento y el vuelco de toda la grúa. El «mordedura de carril» se clasifica, según el origen de la avería, en dos grandes categorías: factores relacionados con el carril (desviación de la rectitud, juntas irregulares) y factores relacionados con las ruedas (desviación horizontal, desviación vertical y diferencia diagonal), lo que implica 14 parámetros de diagnóstico. Los métodos tradicionales de inspección manual, basados en la audición y la observación visual, son poco eficientes y difíciles de cuantificar; sin embargo, las tecnologías de reconocimiento de huellas acústicas mediante IA y de análisis del espectro de vibraciones permiten identificar en tiempo real el tipo de «mordedura de carril» y cuantificar la tasa de desgaste.
I. Tipos de rozamiento de los carriles y fenómenos característicos
| Tipo de rozamiento de carril | Zonas de desgaste | Características del fenómeno | Causas principales | Porcentaje de frecuencia de ocurrencia |
|---|---|---|---|---|
| Roer el carril de forma continua por un solo lado | Marca brillante en el borde interior de una rueda + marca brillante en el lateral de una guía | La grúa se desvía hacia un lado durante todo el recorrido | Desviación en la rectitud del carril (afecta a 50%) | 35% |
| Derrape en curva | Desgaste bilateral del borde interior de las llantas + marcas brillantes bilaterales en los raíles | Cambio de dirección tras el giro: cambio de sentido | Holgura insuficiente entre las ruedas y las vías (30%) | 20% |
| Arranque y parada con rozamiento en el carril | Desgaste localizado en el borde interior de la llanta | En el momento en que la grúa se pone en marcha o frena, se oye un chirrido | Asincronía del accionamiento/ajuste desigual de los frenos (151 TP3T) | 25% |
| Roer los raíles de forma periódica | Borde ondulado + marcas brillantes onduladas en la pista | Se produce una vez por cada ciclo de rotación de la rueda | Desviación en la redondez de las ruedas/desnivel en las juntas de las vías (51 TP3T) | 10% |
| Roer el carril en el empalme | Marcas de impacto en el reborde de la junta | Al llegar al empalme de las vías se oye un golpe | Diferencia de altura o holgura inadecuada en las uniones de las vías | 10% |
II. Sistema de reconocimiento de voz basado en la huella vocal con tecnología de IA
El sistema de reconocimiento de rozamiento de las vías mediante huella acústica basada en IA cuenta con captadores de alta sensibilidad (respuesta en frecuencia de 20 Hz a 20 kHz) instalados en las vigas laterales de la grúa y en los laterales de las vías, que recogen las señales de audio generadas por la fricción entre las ruedas y las vías. El sistema extrae los coeficientes de espectro inverso de Mel (MFCC, características de 13 dimensiones) como entrada y utiliza un modelo de clasificación 1D-CNN para identificar cuatro tipos de desgaste de las vías (unilateral, de cambio de dirección, de arranque y parada, y periódico), así como el estado normal. El modelo se ha entrenado con 2000 conjuntos de muestras etiquetadas y presenta una precisión de prueba superior al 961 TP3T, con una precisión de reconocimiento superior al 931 TP3T para cada tipo de desgaste de carril. Los resultados del reconocimiento se envían a la grúa mediante MQTT.Plataforma digital de supervisión remota(Para más información, véasePlan de modernización e integración de la tecnología inteligente), y, al mismo tiempo, se calcula la puntuación de estado del equipo teniendo en cuenta la duración y la gravedad del «mordedura de carril».
| Tipo de rozamiento de carril | Características de la huella vocal | Rango de frecuencia (Hz) | Diferencias en las características MFCC | Precisión del reconocimiento mediante IA |
|---|---|---|---|---|
| Roer el carril de forma continua por un solo lado | Ruido de fricción continuo de baja frecuencia + armónicos de orden superior | 500~2000 | El valor de MFCC-1 es notablemente elevado | 97% |
| Derrape en curva | Ruido de impacto al cambiar de dirección | 100-500 (impacto) + 2 000-5 000 (fricción) | MFCC-3: Cambios bruscos en el perfil temporal | 94% |
| Arranque y parada con rozamiento en el carril | Un breve chirrido al arrancar | 2k~8k | Pico de energía en la banda de alta frecuencia MFCC-7/8 | 96% |
| Roer los raíles de forma periódica | Ciclo < Sonido de pulso que se produce cada vez que la rueda da una vuelta | 500~3000 | Fluctuaciones periódicas del MFCC-4/5 | 95% |
III. Normas relativas a los parámetros de detección del desgaste de los carriles
El núcleo del diagnóstico de desgaste de las vías consiste en la medición cuantitativa de 14 parámetros clave. Para cada parámetro se establecen tres niveles: valor de conformidad, valor de atención y valor de alarma. Grúa puenteSistema de mantenimiento predictivo PHM(Para más información, véaseSolución de predicción de PHM) Se recopilan continuamente estos parámetros y se traza una curva de tendencia del desgaste. Cuando el espesor del reborde alcanza el 80% de su espesor original, se activa una alerta de nivel de atención; cuando alcanza el 60%, se activa una alerta de nivel de alarma y se recomienda programar la sustitución. La tasa de crecimiento mensual de la desviación en la rectitud de la vía es un indicador clave para evaluar la tendencia de la erosión de la vía: un crecimiento mensual superior a 1 mm/40 m indica que la erosión está empeorando.
El desgaste por roce con el carril afecta directamente a la vida útil por fatiga de los pernos de unión de la viga de extremo de la grúa. Tras tres meses de desgaste continuo, los pernos de la viga de extremo pueden aflojarse; a los seis meses, pueden aparecer grietas en las placas de unión; y a los doce meses, la estructura puede sufrir deformaciones irreversibles. En el caso de las grúas en las que ya se haya producido el desgaste por rozamiento con el carril, las soluciones se clasifican según la gravedad: el desgaste leve (que debe solucionarse en el plazo de un mes) se trata principalmente mediante ajustes; el desgaste moderado (que debe solucionarse en el plazo de dos semanas) requiere la rectificación del carril y la reparación de las ruedas; y el desgaste grave (que exige la parada inmediata de la grúa) requiere una revisión general completa.
IV. Ventajas del sistema de monitorización del desgaste de los carriles de Krude Heavy Industry
El sistema de detección mediante IA de desgaste de carriles en grúas puente de Krude Heavy Industry incluye la instalación de captadores de sensores de huellas acústicas, el entrenamiento del modelo de IA para el desgaste de carriles (que admite el entrenamiento incremental con datos in situ del cliente) y la medición automática de la rectitud de los carriles (láser + codificador). El sistema genera informes con la clasificación del tipo de desgaste, las tendencias de la tasa de desgaste y recomendaciones de mantenimiento. Krude Heavy Industry ofrece servicios de inspección in situ del desgaste de las vías y medición de las mismas, así como informes de análisis de las causas del desgaste y diseño de planes de ajuste de las vías.
Preguntas frecuentes
问：天车啃轨的常见原因有哪些？
A：常见原因：轨道安装精度偏差（轨距误差>5mm、标高差>3mm）、车轮轮缘磨损不均、大车传动系统不同步、基础不均匀沉降、两侧电机转速偏差过大等。啃轨会导致车轮异常磨损和轨道过早失效。
问：AI声纹啃轨诊断系统是如何工作的？
A：通过麦克风阵列采集车轮与轨道摩擦声信号，提取MFCC和梅尔频谱特征，输入CNN/ResNet模型识别正常行驶、轻度啃轨、重度啃轨三种状态。准确率可达96%以上，可实现早期预警。
问：啃轨诊断执行哪些标准？
A：轨道精度按GB/T 10183验收，振动监测参考ISO 10816，AI诊断系统参照GB/T 36377《机械状态监测与诊断》。
