My thesis for bachelor's degree in Mechanical Engineering at the Università Politecnica delle Marche, Ancona, Italy.

1. Università Politecnica delle Marche
Facoltà di Ingegneria
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica
Progettazione di una misura di vibrazione di
motoriduttori da applicare in linea di produzione
Relatore Tesi di Laurea di
Prof. Enrico Primo Tomasini Mario Tosques
Correlatore
Ing. Milena Martarelli
Anno Accademico 2008-2009

2. mario.tosques@gmail.com
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http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode/

3. Indice
1 Introduzione 5
2 Fondamenti di Statistica, Acustica e Macchine Elettriche 7
2.1 Parametri statistici per l’analisi del segnale 7
2.1.1 RMS 7
2.1.2 Crest Factor 8
2.1.3 Kurtosis 8
2.2 Curva di pesatura A 10
2.3 Motore asincrono monofase 11
3 Setup e strumenti di misura 12
3.1 Oggetto delle misure 12
3.2 Catene di misura 13
3.2.1 Setup di acquisizione accelerometrico 14
3.2.1.1 Accelerometro piezoelettrico PCB 356A32 16
3.2.1.2 Blocco connettore schermato NI BNC-2110 17
3.2.1.3 Scheda di acquisizione NI PCI-6036E 18
3.2.1.4 Software 19
3.2.2 Simulazione setup per linea di produzione 21
3.2.2.1 Software 22

4. Indice
3.2.3 Setup di acquisizione microfonico 24
3.2.3.1 Software 25
4 Acquisizioni e analisi 28
4.1 Soluzione per un supporto per accelerometro 28
4.1.1 Supporto con elettromagnete 29
4.1.1.1 Elettromagnete con appoggi in acciaio 29
4.1.1.2 Elettromagnete con appoggi in gomma rigida 30
4.1.1.3 Analisi visiva spettri in frequenza 31
4.1.1.4 Acquisizioni e analisi sull’intero campione 33
4.1.2 Magnete con camicia metallica 35
4.1.2.1 Analisi visiva spettri in frequenza 37
4.1.2.2 Acquisizioni e analisi sull’intero campione 42
4.2 Pesatura A sul segnale acquisito 43
4.3 Acquisizioni per simulazione setup linea di produzione 45
4.4 Acquisizioni per setup di acquisizione microfonica 47
5 Conclusioni 57
6 Bibliografia 59

5. Capitolo 1
Introduzione
Per un’azienda orientata al miglioramento continuo ed alla soddisfazione della propria
clientela è necessario dotarsi di un sistema di controllo delle non conformità sui prodotti
capace di individuare le difettosità contenendo al tempo stesso i falsi positivi.
Tali controlli sulla qualità dovrebbero essere estesi lungo tutto il processo produttivo; a
volte tuttavia l’integrazione di alcune metodologie di analisi non è praticabile all’interno
della linea di produzione per ragioni di tipo tecnologico o economico: la necessità di
immettere sul mercato solo prodotti rispondenti alle specifiche porta a spostare il controllo
di qualità a fine linea.
In questo quadro il presente testo descrive lo sviluppo di una procedura di misura
accelerometrica su motoriduttori elettrici da integrare a fine linea di produzione per
effettuare il controllo di qualità.
Lo studio effettuato si pone a completamento di altri lavori precedentemente svolti sullo
stesso oggetto (Porcarelli, 2008; Tesei, 2008): se questi si erano occupati
dell’individuazione delle grandezze fisiche da misurare e dell’elaborazione dei parametri
per definire i riferimenti in base a cui riconoscere le difettosità questa tesi affronta lo
sviluppo di un setup hardware che fa uso dei risultati ottenuti e delle considerazioni
espresse in occasione degli studi già svolti.

6. Capitolo 1. Introduzione
Il testo, dopo aver introdotto le nozioni teoriche necessarie alla comprensione di quanto
esposto nei capitoli a seguire, descrive le catene di misura e gli strumenti di cui si è fatto uso
per le prove preliminari e per il setup definitivo.
L’indagine ha riguardato tra l’altro la progettazione di un sistema di fissaggio per
l’accelerometro che servisse a velocizzare le operazioni di posizionamento, acquisizione e
analisi per non rallentare la linea di produzione. In alternativa al setup sviluppato si è
valutato inoltre anche un sistema di acquisizione microfonico.
Dopo aver esposto e confrontato i risultati dei vari test, nell’ultimo capitolo si esporranno le
conclusioni sul lavoro svolto.
6

7. Capitolo 2
Fondamenti di Statistica, Acustica e
Macchine Elettriche
2.1 Parametri statistici per l’analisi del segnale
Di seguito saranno descritti i parametri statistici utilizzati nel presente lavoro per l’analisi
del segnale nel dominio del tempo. Questi rientrano tutti nell’insieme dei metodi statistici di
cui ci si avvale tipicamente per l’analisi e l’individuazione di difettosità in sistemi meccanici
rotanti.
Si tenga conto che a seguito del campionamento del segnale si dispone di un insieme
discreto di valori numerici la cui dimensione è data dal prodotto tra frequenza di
campionamento e il tempo di acquisizione. I seguenti parametri quindi, così come verranno
descritti, si applicano ad insiemi discreti e non a funzioni continue.
2.1.1 RMS
Il valore RMS 푥푅푀푆 è calcolato come la radice quadrata del valore medio quadratico di una
distribuzione discreta di valori xi:
푥푅푀푆 =
1
푛
2
푥푖
푛
푖=1

8. Capitolo 2. Fondamenti di Statistica, Acustica e Macchine Elettriche
Fisicamente è associato al valore continuo che misura il contenuto energetico del segnale.
Dal punto di vista diagnostico permette il riconoscimento di qualche anomalia tramite un
aumento del proprio valore. Non è un parametro dotato di elevata sensibilità a fenomeni
impulsivi perché tende ad appiattirne il peso.
8
2.1.2 Crest Factor
Il Crest Factor (CF) o fattore di cresta è definito come il rapporto tra il modulo del valore di
picco nell’insieme dei valori xi e il valore RMS nello stesso insieme:
퐶퐹 =
푥푖,푚푎푥
푥푅푀푆
Il fattore di cresta è un parametro che restituisce una misura del contenuto di impulsività di
un segnale: un valore alto è dovuto alla presenza di spike.
2.1.3 Kurtosis
Il kurtosis, o fattore di appiattimento, riferito ad una distribuzione di valori è definito come
il momento statico centrale di ordine 4 normalizzato mediante la quarta potenza della
deviazione standard:
푘푢푟푡표푠푖푠 =
푛
1
푛휎4 (푥푖 − 푥 )4
푖=1

9. Capitolo 2. Fondamenti di Statistica, Acustica e Macchine Elettriche
9
dove σ è la deviazione standard della distribuzione
휎 =
1
푛
푥푖 − 푥 2
푛
푖=1
e 푥 è il valor medio
푥 =
1
푛
푥푖
푛
푖=1
Il kurtosis è un indice che si riferisce alla forma di una distribuzione e in particolare ne
misura l’appiattimento della densità di probabilità: un kurtosis alto vuol dire che la
distribuzione assume una forma piatta e allungata, con valori che si discostanno molto dalla
media, mentre un kurosis basso indica che i valori si adensano maggiormente in prossimità
del valor medio.
In termini diagnostici indica la presenza di picchi o fenomeni impulsivi nel segnale, in
quanto il fatto che i termini xi siano elevati ad una quarta potenza permette un aumento
della misura del kurtosis anche con un esiguo numero di valori che si discostamo
notevolmente dalla media. Se ne deduce che non è un parametro diagostico adatto per
macchine generatrici di impulsi periodici, mentre risulta abbastanza vantaggioso per il
monitoraggio di macchine con organi rotanti.

10. Capitolo 2. Fondamenti di Statistica, Acustica e Macchine Elettriche
10
2.2 Curva di pesatura A
La curva di pesatura A è la più usata di una famiglia di curve definite dalla norma
internazionale IEC 61672:2003 e dalla precedente IEC 60651:1979.
Figura 2.1 – Curve di pesatura definite nelle norme IEC 69672 ed IEC 60651
Tali curve, rappresentate in figura 2.2, sono state elaborate per correggere lo spettro
acustico di una sorgente sonora o di un ambiente rumoso in base alla sensibilità dell’udito
umano, variabile con la frequenza e l’intensità sonora.
La curva di ponderazione A, derivata dalla curva isofonoca a 40 phon tracciata da Fletcher e
Munson nel 1933, è adatta per la pesatura di spettri di emissione sonora piuttosto bassi;
tuttavia a livello normativo, anche in Italia, è usata per le analisi più disparate, dal rumore
stradale o aereo e alla determinazione del potenziale rischio di danno uditivo causabile da
rumori elevati.
La curva di pesatura C deriva dalla curva isofonica a 100 phon ed è quindi nata per la

11. Capitolo 2. Fondamenti di Statistica, Acustica e Macchine Elettriche
pesatura di spettri di emissione con livelli di pressione sonora più elevati. Stando alla IEC
61672 viene usata solo in quanto integrata come pesatura applicabile da fonometri di classe
1.
Le curve B e D sono cadute in disuso e non sono descritte nella IEC 61672.
11
2.3 Motore asincrono monofase
Il motore asincrono monofase è un tipo di motore elettrico alimentato in corrente alternata.
È detto asincrono perché la velocità di rotazione del rotore è minore di quella del campo
magnetico generato dagli avvolgimenti dello statore (e quindi non c’è sincronismo tra le
due velocità) e monofase perché presenta una sola fase statorica.
È un motore abbastanza diffuso, soprattutto in ambiente domestico, per l’economicità e la
robustezza, nonchè per la necessità di essere alimentato da una tensione monofase.
Visto che questo motore non è autoavviante l’avvolgimento principale è accoppiato in
parallelo con un avvolgimento ausiliario (di avviamento) posto anch’esso sullo statore e
provvisto di un condensatore di sfasamento collegato in serie: in questo modo in fase di
avviamento il motore si comporta come un bifase sottoposto all’azione di un campo rotante;
a regime l’avvolgimento di avviamento viene disattivato riportando il motore in monofase.
L’avvolgimento ausiliario ha anche il ruolo di imporre il verso di rotazione al motore.
Visto che può essere richiesta l’inversione del verso di marcia, questa viene generalmente
attuata tramite un invertitore che inverte il senso della corrente sull’avvolgimento
ausiliario.

12. Capitolo 3
Setup e strumenti di misura
3.1 Oggetto delle misure
Oggetto delle misure sono motoriduttori elettrici atti alla movimentazione di tapparelle
avvolgibili.
La struttura esterna è costituita da un telaio tubolare che al suo interno prevede un motore
asincrono monofase, in grado di ruotare in ambo le direzioni, dotato di finecorsa e blocco
termico, un freno meccanico e tre stadi di riduzione epicicloidali.
Una rappresentazione schematica della struttura interna del motoriduttore è fornita in
figura 3.1.
Figura 3.1 - Schema della struttura del motoriduttore oggetto delle misure.

13. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
Perché l’indagine abbia valore statistico sono stati presi in esame 100 motori ritenuti non
difettati e 50 motori dotati di 5 differenti tipologie di difetto (10 motori per ogni tipo di
difetto) identificate con le lettere B, C, D, F e H. I difetti sono stati creati appositamente dal
produttore per poter consentire questo tipo di studio: tali tipologie di difetto corrispondono
a quelle che hanno maggiore probabilità di verificarsi nel processo di produzione.
13
3.2 Catene di misura
Nel corso dello studio sono stati utilizzati tre diversi setup di acquisizione e analisi. I primi
due sono molto simili in quanto condividono il tipo di acquisizione tramite accelerometro
triassiale, la catena di misura e l’approccio di analisi ai dati acquisiti: il primo è un setup
semplificato che è stato sviluppato per supportare un’indagine su quale tipo di supporto per
l’accelerometro utilizzare in linea di produzione (se ne parlerà nel capitolo seguente) e al
contempo ha fornito occasioni per testare la base software, concettualmente immutata nel
setup successivo.
Il secondo setup si presenta come un’evoluzione del primo al quale sono state apportate
delle migliorie tali da poterlo integrare in una stazione a fine linea di produzione per
effettuare il controllo di qualità.
Il terzo setup è basato su acquisizioni di tipo acustico tramite microfoni e su metodi di
analisi proprietari. È stato adoperato con l’intenzione di mettere in discussione l’approccio
accelerometrico individuato in precedenza e per esplorare nuovi metodi di indagine
percorribili.

14. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
14
3.2.1 Setup di acquisizione accelerometrico
Lo schema seguente sintetizza la configurazione dell’hardware adoperato per il primo
setup.
Figura 3.2 – Disposizione schematica della catena di misura nel setup di acquisizione accelerometrico.
Le misurazioni sono state effettuate con i motoriduttori appoggiati su un supporto
sagomato posto sopra un blocco di cemento rialzato da terra in modo da garantire un
isolamento ottimale del misurando dalle eventuali vibrazioni indotte dal pavimento. Il
blocco di cemento è quello illustrato nell’immagine seguente.

15. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
15
Figura 3.3 – Blocco di cemento per l’isolamento delle vibrazioni indotte dal pavimento.
Il sensore primario è stato posto sempre nella stessa posizione relativa al telaio del motore
soggetto ad acquisizione, così da garantire uniformità nelle misurazioni. Tale posizione è
stata ovviamente lasciata invariata indipendentemente dai vari sistemi di fissaggio usati per
l’accelerometro e descritti nel capitolo seguente. Questa posizione coincide con quella
collocata tra il secondo e il terzo stadio di riduzione epicicloidale e sul telaio corrisponde ad
una distanza di 56 mm dalla base del tubo, a partire dal lato in cui si trova l’albero di uscita
(figura 3.4).
Figura 3.4 – Posizione di fissaggio dell’accelerometro relativamente al telaio del motore.

16. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
L’accelerometro è stato sempre orientato in modo da avere le seguenti corrispondenze tra
direzioni di acquisizione e quelle relative al motore:
16
direzione accelerometro direzione motoriduttore
x assiale
y radiale
z tangenziale
Tabella 3.1 – Orientamento dell’accelerometro rispetto al motore.
Il sensore è collegato tramite connettori BNC ad un amplificatore di segnale. In tutte le
prove effettuate il guadagno dell’amplificatore è stato mantenuto a 1 dato che il range in
uscita dall’accelerometro è adeguato per un’acquisizione diretta da parte della scheda
interna.
Il software installato sul PC ad ogni acquisizione controlla la movimentazione del
motoriduttore in esame tramite un relè comandato da un canale digitale in uscita dal blocco
connettore.
Tutte le prove sono state effettuate in assenza di coppia resistente e con i motoriduttori che
hanno ruotato sempre nella stesso verso.
Nei paragrafi seguenti sono descritti gli strumenti facenti parte della catena di misura.
3.2.1.1 Accelerometro piezoelettrico PCB 356A32
L’accelerometro usato è un 356A32 prodotto da PCB Piezotronics: si tratta di un
accelerometro piezoelettrico capace di misurare simultaneamente le accelerazioni lungo tre
direzioni tra loro ortogonali. Il sensore è del tipo IPC (Integrated Circuit – Piezoelectric),
possiede cioè una circuiteria integrata che converte il segnale ad alta impedenza

17. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
dell’elemento piezoelettrico in un segnale a bassa impedenza idoneo ad essere trasportato
su lunghe distanze e quindi letto da strumenti di processamento.
In tabella 3.2 sono sintetizzate le specifiche fornite dal produttore.
17
Sensibilità (± 10 %) 10,2 mV s²/m
Range di misurazione ± 491 m/s² pk
Range di frequenza (± 5 %) 1,0 ÷ 4000 Hz
Risoluzione (1 ÷ 10000 Hz) 0.003 m/s² rms
Non linearità ≤ 1 %
Carico limite ± 49050 m/s² pk
Elemento sensibile ceramico
Materiale dell’involucro titanio
Configurazione strutturale a taglio
Peso 5,4 g
Dimensioni 11,4 mm × 11,4 mm × 11,4 mm
Tabella 3.2 - Specifiche tecniche dell’accelerometro piezoelettrico PCB 356A32.
L’accelerometro in dotazione ha i seguenti valori di sensibilità, diversi sulle tre direzioni:
direzione sensibilità [mV s2/m]
x 10,52
y 10,32
z 10,29
Tabella 3.3 - Valori di sensibilità dell’accelerometro in dotazione sulle tre direzioni.
3.2.1.2 Blocco connettore schermato NI BNC-2110
Il blocco connettore schermato BNC-2110 di National Instruments permette di interfacciare
le uscite degli strumenti di misura dotate di connettori BNC con la scheda di acquisizione

18. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
dati interna al PC. Il blocco consente di gestire segnali analogici e digitali sia in ingresso che
in uscita. È collegato alla scheda di acquisizione tramite un cavo schermato.
18
3.2.1.3 Scheda di acquisizione NI PCI-6036E
La scheda di acquisizione PCI-6036E di Nationa Instruments è una scheda entry level dotata
di sedici input analogici a 16 bit e due output analogici a 16 bit, oltre ad otto linee I/O
digitali e ad un triggering digitale. Di seguito le specifiche tecniche.
Input analogico
Numero di canali 16 SE/8 DI
Frequenza di campionamento 200 kS/s
Risoluzione 16 bits
Intervallo massimo di tensione -10 ÷ 10 V
Intervallo minimo di tensione -50 ÷ 50 mV
Memoria su scheda 512 campionamenti
Output analogico
Numero di canali 2
Velocità di aggiornamento 10 kS/s
Risoluzione 16 bits
Intervallo massimo di tensione -10 ÷ 10 V
Intervallo minimo di tensione -10 ÷ 10 V
Corrente di attuazione (Canale/Totale) 5 mA
I/O digitale
Numero di canali 8 DIO
Intervallo input massimo 0 ÷ 5 V
Intervallo output massimo 0 ÷ 5 V
Flusso di corrente input Sinking, Sourcing
Flusso di corrente output Sinking, Sourcing
Corrente di attuazione (Canale/Totale) 24 mA/192 mA
Tabella 3.4 - Specifiche tecniche della scheda di acquisizione NI PCI-6036E.

19. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
L’uscita del blocco BNC-2110 viene ricevuta dalla scheda di acquisizione che elabora gli
ingressi rendendoli disponibili in un formato idoneo all’elaborazione attraverso software di
progettazione e calcolo scritti in LabVIEW.
19
3.2.1.4 Software
Il software che gestisce le acquisizioni e che si occupa del processo del riconoscimento della
presenza di difetti è stato scritto in LabVIEW. La versione usata è la 8.2.
LabVIEW è l’ambiente di sviluppo per il linguaggio di programmazione visuale di National
Instruments: è particolarmente orientato all’acquisizione e analisi dei dati e al controllo dei
processi, ma più in generale è utilizzabile anche in ambito scientifico e per l’automazione
industriale. L’implementazione di un programma sviluppato in LabVIEW non prevede righe
di codice e quindi non è disponibile in formato testuale: la programmazione avviene nel
linguaggio grafico denominato G-Language e genera un binario visualizzabile e compilabile
solo da LabVIEW.
La semplicità di programmazione e di utilizzo hanno reso LabVIEW uno degli ambienti di
sviluppo più diffusi nel proprio ambito.
Il software che si occupa della procedura di identificazione delle difettosità si divide in due
step. In una prima fase vengono affettuate tramite accelerometro le acquisizioni di
vibrazione sui motori definiti come privi di difetto. A seguito di un processamento dei dati
acquisiti si calcolano i parametri statistici che fanno da riferimento. Questo completa la fase
di taratura del sistema di analisi. In seguito si collauda il sistema: vengono acquisiti i motori
ritenuti difettati, si determinano i parametri statistici e si effettua un confronto con i
riferimenti ottenuti nella fase di taratura.
Il processamento dei dati compiuto dal software è stato sviluppato in uno studio
precedente (Tesei, 2009) e il suo funzionamento viene descritto di seguito.
Nella fase di taratura, dopo aver posto l’accelerometro triassiale sul telaio tubolare, si avvia

20. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
il programma. Il software mette in moto il motore per mezzo del relè e avvia l’acquisizione
della storia temporale dopo 5 s di run-up: questo dovrebbe rimuovere la presenza di
fenomeni transitori nell’acquisizione. Dopo il run-up si acquisisce il segnale sulle tre
direzioni per un tempo di 5 s. Il campionamento avviene ad una frequenza di 10000 Hz. In
questo modo si effettua un’acquisizione di vibrazione per ogni motore non difettato. Ogni
acquisizione restituisce quindi 50000 valori di accelerazione per ciascuna delle tre direzioni
dell’accelerometro (x, y, z). Dopo aver ripulito il segnale dalla componente DC vengono
calcolati sulle tre direzioni i parametri statistici (RMS, CF, kurtosis) così come sono stati
descritti nel paragrafo 2.1. A seguito di questa prima parte del processamento ad ogni
motore sono associati tre parametri statistici per ciascuna direzione di acquisizione, quindi
9 descrittori in tutto. I valori di ciascuno dei 9 descrittori così trovati, determinati per ogni
motore non difettato, si dispongono con una certa distribuzione di probabilità.
In base allo studio precedentemente mensionato si è ritenuto opportuno ridurre il
campione dei motori buoni escludendo dal calcolo dei parametri di riferimento quei motori
che superassero con qualcuno dei nove descrittori il valore 푥 + 2휎 all’interno della relativa
distribuzione.
I 9 riferimenti per la taratura sono quindi stati identificati con ciascuno dei massimi valori
assunti dai 9 parametri all’interno del campione ridotto dei motoriduttori buoni.
Nella fase di collaudo si sottopongono i motori difettati ad acquisizione e processamento dei
dati del tutto analoghi a quelli ricevuti dai motori buoni nella fase di taratura. Il sistema
riconosce come difettato un motore per il quale il valore di uno qualsiasi dei 9 parametri
statistici supera il rispettivo valore di riferimento.
È altresì ovvio che i motori buoni al di fuori del campione ridotto risulterebbero sempre
difettati nell’ipotesi in cui i parametri ad esso associati in fase di collaudo risultassero
uguali a quelli ottenuti precedentemente nella fase di taratura.
Le storie temporali acquisite sia in fase di taratura che di collaudo sono sempre state
salvate su dispositivo di archiviazione di massa in modo da poter essere riutilizzate nel caso
occorresse.
20

21. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
21
3.2.2 Simulazione setup per linea di produzione
In seguito è stato sviluppato un setup con l’idea di creare un sistema da poter integrare
all’interno di una linea produttiva in una stazione per il controllo di qualità. L’immagine
seguente schematizza la configurazione degli strumenti usati.
Figura 3.5 – Disposizione schematica della catena di misura nel setup simulato per linea di produzione.
Il nuovo setup prevede due PC collegati tra loro in una rete locale con struttura client-server.
Un PC svolge il ruolo di client: ad esso è collegato tutto l’hardware di misura e su di esso è
installato il software di acquisizione ed analisi dei dati. Tale PC è quello che, con tutta la
strumentazione, figurerebbe nella stazione a fine linea di produzione ed è quello con cui
interagisce l’operatore addetto a tale stazione.

22. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
Il PC che fa da server controlla l’avvio delle acquisizioni e comunica con il client attraverso
stringhe numeriche con le quali indica il numero di motori da acquisire, il verso di rotazione
(orario, antiorario o entrambi) e la classe di qualità.
Il generatore di onda, settato in modo che generi un’onda quadra di ampiezza 4 V e
frequenza 100 mHz, è collegato ad un ingresso digitale della scheda di acquisizione e ha lo
scopo di fare da trigger per l’avvio dell’acquisizione.
L’invertitore consente di invertire manualmente il verso di rotazione del motore.
22
3.2.2.1 Software
Il software di acquisizione e processamento, che come detto risiede sul client, differisce da
quello descritto nel paragrafo 3.2.1.4 in quanto consente l’acquisizione delle storie
temporali per entrambi i versi di rotazione (per una stessa posa del motoriduttore) oltre a
permettere la definizione di diverse classi di qualità.
La classe di qualità viene imposta dal software lato server per mezzo dell’invio di una
stringa: tale stringa indica il valore del coefficiente moltiplicativo A nella formula 푥 + 퐴휎
per la determinazione del riferimento all’interno della distribuzione di ogni parametro.
In caso le misure di vibrazione vengano effettuate per entrambi i versi di rotazione del
motore la creazione dei parametri di riferimento e l’analisi sui motori difettati avviene in
modo disgiunto sui due versi; in seguito, nel collaudo, un motore viene considerato difettato
se risulta difettato in almeno uno dei due versi di rotazione.
L’interfaccia del software lato client è stata adattata in modo da ridurne al minimo
l’interazione dell’operatore che in questo modo si occuperebbe solo della posa dei motori
sulla piattaforma di acquisizione: in linea si prevede di far posizionare l’accelerometro sui
motori da un braccio meccanico. Come si può vedere dalle due immagini seguenti, che
raffigurano le interfacce dei software di taratura e di collaudo, i controlli attivi sono del
tutto assenti, se si esclude il pulsante di stop manuale che si adopera solo in caso di
emergenza.

23. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
23
Figura 3.6 – Interfaccia software lato client (taratura).
Figura 3.7 – Interfaccia software lato client (collaudo).

24. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
24
3.2.3 Setup di acquisizione microfonico
L’ultimo setup utilizzato fa uso di sensori microfonici per la rilevazione dell’emissione
acustica dei motoriduttori. Il sistema, indirizzato specificatamente al controllo di qualità, ha
come obiettivo il riconoscimento di difetti tramite rilevazione acustica per mezzo di una
sonda senza contatto e grazie ad un algoritmo brevettato che è capace di ripulire il segnale
dal rumore di fondo, senza il bisogno di fare acquisizioni in un ambiente controllato, come
può essere una camera anecoica.
Il sistema si avvale di una sonda acustica costituita da 4 microfoni ICP da 1/4” montati su di
un’armatura così come raffigurato nell’immagine seguente.
Figura 3.8 – Sonda acustica del setup di acquisizione microfonico.

25. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
I 4 microfoni sono collegati ad una scheda di acquisizione interna al PC provvista di
condizionamento del segnale e quindi capace di collegarsi ai sensori ICP tramite connettori
BNC facendo a meno di una terminaliera e di un amplificatore. La catena di misura risulta
perciò costituita semplicemente da sonda, scheda di acquisizione e PC.
25
3.2.3.1 Software
Il software all’avvio richiede la scelta tra due diverse tipologie di training: in una si chede
una serie di misurazioni sui motori nell’ambiente di prova ed in seguito acquisizioni sul solo
ambiente (quindi con motoriduttore fermo); l’altra prevede acquisizioni su motori in
ambiente di prova e in seguito su motori in camera anecoica.
Figura 3.9 – Scelta tra le due tipologie di training.
Entrambi i tipi di training servono per permettere all’algoritmo di processamento di
caratterizzare il rumore dell’ambiente di acquisizione per poi ricavare i segnali de-noised
(ovvero ripuliti dal rumore ambientale) da quelli acquisiti dai motoriduttori.
Nel nostro caso si è scelta sempre la prima opzione. Nella figura 3.10 è riportato un esempio
di ciò che appare a seguito di questa fase di training: sono presenti gli spettri del rumore
ambientale (in nero), dell’emissione acustica dei motori buoni nell’ambiente di prova (in

26. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
26
rosso) e dei rispettivi segnali de-noised (in verde).
Figura 3.10 – Esempio degli spettri a seguito della fase di training.
In una seconda fase il software va allenato al riconoscimento dei difetti: si effettuano
misurazioni su un campione ridotto di motori buoni e di difettati indicando al software
quali sono i motori buoni e quali quelli dotati di difetto. In base agli spettri dei segnali così
ottenuti si scelgono le metriche: l’operazione consiste nell’individuare la banda in
frequenza che, per ogni tipo di difetto, garantisce la maggiore differenza tra il valore RMS
dei motoriduttori difettati e quello dei buoni. Per le bande così individuate va specificato il
range in dB che comprende il valore RMS associato ai motori difettati. Si procede quindi con
la definizione di una metrica per ogni difetto. La figura 3.11 illustra la scelta di una metrica

27. Capitolo 3. Setup e strumenti di misura
nella cui banda il valore RMS dei due motori difettati (curve in rosso) è maggiore di quello
dei motori buoni usati per la taratura (curve in blu).
27
Figura 3.11 – Esempio di definizione di una metrica.
In seguito si esegue il test per il riconoscimento delle difettosità acquisendo tutti i motori
rimanenti. Tale test individua come difettati quei motori le cui emissioni acustiche
producono un valore di RMS interno o superiore al range definito nella banda con almeno
uno dei due segnali (de-noised e non trattato).

28. Capitolo 4
Acquisizioni e analisi
4.1 Soluzione per un supporto per accelerometro
Come già accennato in un precedente lavoro (Tesei, 2008) la necessità di integrare la
procedura di misura di vibrazione in una stazione di collaudo all’interno di una linea di
produzione ha reso necessario pensare ad un differente sistema di fissaggio
dell’accelerometro al telaio tubolare dei motoriduttori, alternativo alla classica soluzione
con cera d’api. In quell’occasione si era ipotizzato un fissaggio magnetico.
Il fissaggio tramite cera d’api sicuramente permette una più ampia risposta in frequenza
oltre ad un ancoraggio più sicuro e stabile su di una superficie non piana, ma si rivela poco
pratico in uno scenario in cui il sensore deve essere velocemente sistemato sul
motoriduttore da analizzare e altrettanto rapidamente rimosso a seguito dell’acquisizione.
D’altra parte si è pienamente consapevoli che l’inserimento di qualsiasi corpo che si
frapponga tra il sensore e la superficie del telaio introduce una risonanza di montaggio ad
una frequenza più bassa di quella naturale dell’accelerometro, riducendo così l’intervallo di
frequenza utile.
Il supporto ottimale avrebbe dovuto avere quindi avere massa minima ed assicurare una
distanza ridotta tra il sensore e il telaio del motoriduttore.

29. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
29
4.1.1 Supporto con elettromagnete
Essendo i motori provvisti di un telaio tubolare in acciaio si è pensato di usare un magnete
come supporto di fissaggio. Ci si è orientati inizialmente su un elettromagnete commerciale:
controllandone la tensione di alimentazione si sarebbe potuto gestire velocemente e in
modo pratico l’attacco e il distacco dell’apparato sensoristico dal motoriduttore.
Nei paragrafi successivi vengono descritte due soluzioni adottate per l’impiego
dell’elettromagnete come supporto al sensore.
4.1.1.1 Elettromagnete con appoggi in acciaio
L’elettromagnete è stato opportunamente modificato per ospitare sulla sommità un grano
filettato a cui avvitare l’accelerometro mentre alla base di esso sono stati incollati con del
cianoacrilato due tondini metallici per renderne stabile l’appoggio sulla superficie
cilindrica. La distanza di incollaggio tra i due tondini è stata calcolata in modo tale da
garantire il contatto del fondo dell’elettromagnete con il telaio del motore al fine di ridurre
al minimo il calo di prestazioni dinamiche apportato al sensore con l’adozione di questa
soluzione (figura 4.1).
Figura 4.1 – Soluzione per il fissaggio dell’accelerometro tramite elettromagnete e appoggi in acciaio.

30. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
Con questa configurazione dell’apparato sensoristico si sono effettuate acquisizioni da 5 s di
durata su alcuni motori scelti nel campione di quelli privi di difettosità e in base ad esse si
sono fatte alcune valutazioni visive sullo spettro, descritte nel paragrafo 4.1.1.3. Per le
prove si è usata la catena di misura descritta nel paragrafo 3.2.1.
All’atto pratico la soluzione appena vista si è dimostrata poco funzionale in quanto
l’incollaggio dei tondini metallici all’elettromagnete è risultato troppo fragile per poter
resistere a un gran numero di applicazioni successive del sensore sui motoriduttori.
Un’ulteriore complicazione è dipesa dallo scarso attrito tra tondini e telaio tubolare dei
motori: in sede di acquisizione le vibrazioni del motore spesso hanno procurato lo
scivolamento per gravità del supporto lungo la circonferenza del motoriduttore con
conseguente invalidità della misurazione effettuata.
Questa pecca non ha concesso una misura in simultanea con un secondo accelerometro
fissato con cera in quanto per questo tipo di prova si rende necessario un posizionamento
dei sensori non perpendicolare rispetto al suolo se li si vuole mettere entrambi in
corrispondenza dello stesso stadio di riduzione. Una misura in simultanea avrebbe
permesso di caratterizzare meglio il gruppo costituente la sonda perché si avrebbe avuto a
disposizione due segnali originati dalla stessa storia vibrazionale.
Ci si è trovati perciò costretti ad un ulteriore sviluppo del supporto.
30
4.1.1.2 Elettromagnete con appoggi in gomma rigida
Accantonata l’idea dei tondini metallici si è scelto di sostituirli con degli appoggi in gomma
rigida appositamente sagomati. Questa soluzione ha risolto entrambi i problemi riscontrati
nella la configurazione vista in precedenza: il cianoacrilato permette una migliore adesività
tra base dell’elettromagnete e gomma; a sua volta questa garantisce l’attrito necessario a
non far muovere il supporto dal punto in cui lo si è appoggiato sul motore. Inoltre rende
possibile l’acquisizione in simultanea con l’accelerometro fissato con cera. Anche in questo
caso si è fatto in modo che il fondo dell’elettromagnete toccasse la superficie del telaio
tubolare.

31. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
31
Figura 4.2 – Soluzione per il fissaggio dell’accelerometro tramite elettromagnete e appoggi in gomma.
Con il sensore così sistemato (figura4.2) si sono potute fare delle acquisizioni in simultanea
insieme all’accelerometro fissato con cera. Il secondo sensore usato è dello stesso modello
del precedente (paragrafo 3.2.1.1): in questo modo le due acquisizioni sono soggette alle
stesse condizioni di misura. I motori oggetto della prova sono stati gli stessi usati per
testare gli appoggi metallici.
4.1.1.3 Analisi visiva spettri in frequenza
Dalle prove in simultanea si sono ricavati gli spettri in frequenza dei segnali. Nel grafico di
figura 4.3, riferito alla direzione assiale, è visibile in bianco lo spettro dell’acquisizione
effettuata con l’accelerometro fissato con cera, in rosso quello relativo al fissaggio con
elettromagnete.
Si può notare che l’uso del supporto elettromagnetico introduce un leggero picco di
risonanza intorno alla frequenza di 1600 Hz, mentre funziona da filtro passa-basso oltre i
2800 Hz.

32. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
32
Figura 4.3 – Spettri di vibrazione relativi al fissaggio con cera e con elettromagnete (direzione assiale).
Figura 4.4 – Spettri di vibrazione relativi al fissaggio con cera e con elettromagnete (direzione radiale).

33. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
Il filtraggio delle alte frequenze è evidente anche negli spettri correlati alla direzione
radiale, sempre per frequenze superiori ai 2800 Hz circa (figura 4.4), mentre sulla direzione
tangenziale il filtraggio lo si vede partire a frequenze ben più basse, sotto i 1000 Hz (figura
4.5). A proposito dell’immagine seguente lo spettro in verde è relativo ad un’acquisizione
effettuata sullo stesso motore con l’uso degli appoggi metallici: questo tipo di appoggi nella
direzione tangenziale sembra rendere meglio rispetto a quello in gomma, mentre il suo
comportamento è abbastanza simile nelle altre direzioni.
Occorre comunque precisare che tale acquisizione non è in simultanea con le altre due.
Figura 4.5 – Spettri di vibrazione relativi al fissaggio con cera e con elettromagnete (direzione tangenziale).
33
4.1.1.4 Acquisizioni e analisi sull’intero campione
Effettuate queste indagini preliminari si è provveduto ad effettuare delle acquisizioni da 5 s
su tutto il campione dei motoriduttori a disposizione. Si è usato il gruppo sensore-supporto
visto nel paragrafo 4.1.1.2 (elettromagnete con appoggi in gomma) in combinazione con il

34. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
setup di acquisizione illustrato nel paragrafo 3.2.1.
I risultati ottenuti a seguito del processo di identificazione delle difettosità, già introdotto
nel paragrafo 3.2.1.4, sono riassunti in tabella 4.1.
34
motori buoni tolti dal riferimento 26/100
difetto totale motori rilevazioni errate % errore
B 10 1 10 %
C 10 6 60 %
D 9 4 44,4 %
F 10 0 0 %
H 10 0 0 %
Tabella 4.1 – Riepilogo delle percentuali di riconoscimento per il supporto elettromagnetico
con appoggi in gomma.
Queste percentuali sono per ora confrontabili solo con quelle ricavabili da indagini
precedenti a questo studio: si dispondeva infatti di prove effettuate sullo stesso campione di
motori e con l’accelerometro fissato con cera. Tali acquisizioni erano però di 10 s di durata,
ma sempre ad una frequenza di campionamento di 10000 Hz. Con questi dati è stato
possibile ricavare le percentuali di riconoscimento utilizzando lo stesso software di
processamento e analisi.
motori buoni tolti dal riferimento 16/100
difetto totale motori rilevazioni errate % errore
B 10 1 10 %
C 10 6 60 %
D 9 0 0 %
F 10 0 0 %
H 10 1 10 %
Tabella 4.2 – Riepilogo delle percentuali di riconoscimento per il fissaggio con cera (acquisizioni da 10 s).

35. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
Dal confronto, sintetizzato nella tabella 4.3, si può individuare un calo di prestazioni tanto
in termini di scarti tra i motori buoni quanto di riconoscimento tra i difettati. Questa
discrepanza è imputabile sia al differente metodo di fissaggio che alla diversa durata delle
storie temporali.
35
elettromagnete magnete
% scarto motori buoni 26 % 20 %
% errore
identificazione
difetto
B 10 % 10 %
C 60 % 40 %
D 44,4 % 0 %
F 0 % 0 %
H 0 % 0 %
Tabella 4.3 – Confronto tra le percentuali di riconoscimento per i il fissaggio con cera (acquisizioni da 10 s)
e con elettromagnete.
4.1.2 Magnete con camicia metallica
Un successivo sviluppo del sistema di fissaggio dell’accelerometro sui motori ha cercato di
risolvere le principali problematiche riscontrate con le soluzioni viste nei paragrafi
precedenti.
Dato che l’elettromagnete ha portato ad un incremento consistente della massa della sonda
si è pensato di adottare al suo posto un magnete permanente: questo ha permesso di
ridurne la massa e rimuovere di conseguenza l’ingombro dei fili di alimentazione, necessari
per il controllo di un elettromagnete.
Per adoperare il magnete è stata progettata allo scopo una camicia metallica in cui poterlo
inserire e su cui avvitare l’accelerometro per mezzo di un grano filettato. La conformazione
esterna è stata studiata per permetterne la presa da parte di un braccio meccanico in
previsione del suo utilizzo in linea di produzione..
L’uso di questa soluzione ha introdotto due importanti benefici, entrambi a favore di un

36. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
aumento del range di frequenza utile sfruttabile nelle acquisizioni: la minore distanza tra
accelerometro e telaio del motore e la ridotta massa del supporto stesso al sensore.
Nel disegno di figura 4.6 sono rappresentate le viste ortogonali quotate dalla camicia
metallica progettata.
36
Figura 4.6 – Viste ortogonali della camicia metallica.

37. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
37
Il supporto con accelerometro fissato è visibile in figura 4.7.
Figura 4.7 – Soluzione per il fissaggio dell’accelerometro tramite magnete con camicia metallica.
Sono stati prodotti due supporti metallici: uno in acciaio, l’altro in lega d’alluminio. Il
supporto in alluminio ha contribuito ad un’ulteriore riduzione di massa, ma porta anche ad
un abbassamento della forza attrattiva dovuto al fatto che l’alluminio non si magnetizza:
questo comporta una parziale inefficacia del fissaggio del sensore al motore.
4.1.2.1 Analisi visiva spettri in frequenza
Per ciascuno dei due tipi di supporto metallico si sono fatte acquisizioni in simultanea con
un accelerometro fissato con cera.
Partendo dalle misure effettuate con camicia in alluminio la figura 4.8 raffigura lo spettro
ottenuto con tale tipo di supporto (in giallo) e con il fissaggio con cera (in bianco) per la
direzione assiale. Si può notare la presenza di un picco tra i 3000 e i 3500 Hz, riscontrabile
in quasi tutti i motori, che amplifica quanto rilevato dal sensore fissato con cera.
Tale effetto amplificante è verificabile anche sulla direzione tangenziale a frequenze
successive ai 2000 Hz (figura 4.9).

38. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
Figura 4.8 – Spettri di vibrazione relativi al fissaggio con cera e con suppoto in alluminio (direzione assiale).
38
Figura 4.9 – Spettri di vibrazione relativi al fissaggio con cera e con suppoto in alluminio (direzione
tangenziale).

39. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
Per quanto riguarda l’uso della camicia in acciaio invece lo spettro ottenuto con questo
supporto (in azzurro nelle figure 4.10 e 4.11) è molto simile al segnale proveniente
dall’accelerometro fissato con cera (in bianco), con scarso effetto amplificante.
Figura 4.10 – Spettri di vibrazione relativi al fissaggio con cera e con suppoto in acciaio (direzione assiale).
39

40. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
40
Figura 4.11 – Spettri di vibrazione relativi al fissaggio con cera e con suppoto
in acciaio (direzione tangenziale).
Nella direzione radiale entrambi i supporti si comportano allo stesso modo, restituendo un
segnale molto simile a quello proveniente dall’accelerometro con cera, come visibile dalle
figure 4.12 e 4.13.
Dato il miglior comportamento dinamico offerto dal supporto magnetico in acciaio si è
scelto di procedere con quest’ultimo.

41. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
Figura 4.12 – Spettri di vibrazione relativi al fissaggio con cera e con suppoto in alluminio (direzione radiale).
Figura 4.13 – Spettri di vibrazione relativi al fissaggio con cera e con suppoto in acciaio (direzione radiale).
41

42. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
42
4.1.2.2 Acquisizioni e analisi sull’intero campione
Usando la camicia in acciaio in combinazione con il sistema di acquisizione e analisi nella
stessa configurazione vista nella prova descritta nel paragrafo 4.1.1.4 si è proceduto ad
acquisire le storie temporali su tutto il campione di motori a disposizione. I risultati in
uscita dal processo di identificazione delle difettosità sono riassunti nel prospetto segunte.
motori buoni tolti dal riferimento 20/100
difetto totale motori rilevazioni errate % errore
B 10 1 10 %
C 10 4 40 %
D 9 0 0 %
F 10 0 0 %
H 10 0 0 %
Tabella 4.4 – Riepilogo delle percentuali di riconoscimento per il supporto camicia in acciaio.
L’esito è stato incoraggiante: un confronto diretto con quanto ottenuto dall’analisi condotta
precedentemente con l’elettromagnete, sintetizzato in tabella 4.5, evidenzia una riduzione
della percentuale di errore nell’individuazione dei difetti, associata ad un minor numero di
motori buoni scartati. In ottica produttiva questo è un indubbio vantaggio.
elettromagnete magnete
% scarto motori buoni 26 % 20 %
% errore
identificazione
difetto
B 10 % 10 %
C 60 % 40 %
D 44,4 % 0 %
F 0 % 0 %
H 0 % 0 %
Tabella 4.5 – Confronto tra le percentuali di riconoscimento per i supporti magnetico ed elettromagnetico.

43. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
43
4.2 Pesatura A sul segnale acquisito
Nessuna delle tipologie di difetto analizzate in questo testo comporta l’arresto del motore.
In generale la presenza di un difetto è avvertibile ad orecchio come una maggiore
rumorosità del motore durante il funzionamento.
Questo ha indotto a provare ad applicare una pesatura A (vedi paragrafo 2.2) al segnale
acquisito immediatamente dopo aver rimosso la componente DC. Dal segnale così trattato
dei motoriduttori buoni si passa poi alla determinazione dei parametri statistici e dei
riferimenti. La pesatura è applicata ovviamente anche anche alle acquisizioni dei motori
difettati prima di eseguire il test. Come detto nel precedente capitolo le storie temporali
sono sempre state salvate su disco quindi non si è dovuto procedere con nuove acquisizioni.
Oggetto di pesatura sono stati i dati acquisiti in occasione delle due analisi per i sistemi di
supporto visti nei paragrafi precedenti. Come ulteriore termine di risconto si sono utilizzati
anche i dati correlati alle acquisizioni da 10 s effettuate con accelerometro fissato con c’era
d’api, di cui si è già parlato nel paragrafo 4.1.1.4.
Nelle tabelle a seguire vengono confrontate le percentuali di riconoscimento e di scarto
associate ai segnali pesati e non pesati per ogni metodo di fissaggio.
fissaggio con cera
segnale non pesato segnale pesato
% scarto motori buoni 16 % 15 %
% errore
identificazione
difetto
B 10 % 20 %
C 60 % 80 %
D 0 % 0 %
F 0 % 0 %
H 0 % 10 %
Tabella 4.6 – Fissaggio con cera. Confronto tra le percentuali di riconoscimento sul segnale
pesato e non pesato.

44. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
44
fissaggio con elettromagnete
segnale non pesato segnale pesato
% scarto motori buoni 26 % 26 %
% errore
identificazione
difetto
B 10 % 10 %
C 60 % 70 %
D 44,4 % 22,2 %
F 0 % 10 %
H 0 % 10 %
Tabella 4.7 – Fissaggio con elettromagnete. Confronto tra le percentuali di riconoscimento
sul segnale pesato e non pesato.
fissaggio con magnete
segnale non pesato segnale pesato
% scarto motori buoni 20 % 17 %
% errore
identificazione
difetto
B 10 % 10 %
C 40 % 50 %
D 0 % 0 %
F 0 % 0 %
H 0 % 0 %
Tabella 4.8 – Fissaggio con magnete. Confronto tra le percentuali di riconoscimento
sul segnale pesato e non pesato.
Le tabelle dimostrano che l’introduzione di una pesatura A sul segnale acquisito porta ad un
aumento sia delle percentuali di errore nel riconoscimento dei difetti che in quelle di scarto
tra i motori buoni: questo basta ad escludere la pesatura del segnale come metodo
migliorativo per il processo di identificazion di difettosità.
Vale la pena notare inoltre che, raffrontando le sole percentuali sui segnali pesati per
ciascun metodo di fissaggio, l’adozione del supporto in acciaio con magnete porta a risultati
più soddisfacenti rispetto a quelli ottenuti con l’uso di soluzioni differenti.

45. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
45
4.3 Acquisizione per simulazione setup linea di produzione
Avendo individuato nel supporto in acciaio con magnete la soluzione ideale per l’apparato
sensoristico lo si è integrato nel setup che simula in laboratorio la stazione per il controllo
di qualità (vedi paragrafo 3.2.2).
Con questa configurazione si sono effettuate acquisizioni da 5 s per ciascuno dei due versi
di rotazione: si ricorda che il test considera difettato un motore che viene riconosciuto non
conforme su almeno uno dei due versi. L’esito del test è riassunto nella tabella seguente:
motori buoni tolti dal riferimento 27/98
difetto totale motori rilevazioni errate % errore
B 10 1 10 %
C 10 3 30 %
D 10 2 20 %
F 10 0 0 %
H 10 0 0 %
Tabella 4.9 – Riepilogo delle percentuali di riconoscimento per setup simulato linea di produzione.
I motori che a causa di qualche guasto non si sono avviati in uno dei due versi sono stati
esclusi dal riepilogo: questo spiega la presenza di soli 98 motori buoni adoperati per la fase
di taratura.
Si può notare che le percentuali di errore nell’individuazione delle difettosità e di scarto di
motori buoni si siano leggermente alzate rispetto ai risultati ottenuti con il setup
precedente, come risulta chiaro dalla tabella 4.10.

46. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
46
setup precedente setup attuale
% scarto motori buoni 20 % 27,5 %
% errore
identificazione
difetto
B 10 % 10 %
C 40 % 30 %
D 0 % 20 %
F 0 % 0 %
H 0 % 0 %
Tabella 4.10 – Confronto tra le percentuali di riconoscimento nei due setup acceleometrici utilizzati.
Per quanto riguarda i motori buoni questo esito è da attribuirsi al processamento per la
taratura che viene fatto in modo disgiunto sui due versi di rotazione e che quindi porta ad
un numero maggiore di scarti: sono solo il 35 % circa i motori eliminati da entrambi i
processamenti sui due versi.
A proposito dei motori difettati erroneamente presi per buoni ci si aspettava un
abbassamento delle percentuali per le stesse ragioni: se un test non era riuscito a
riconoscere una difettosità avrebbe potuto farlo l’altro.

47. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
47
4.4 Acquisizioni per setup di acquisizione microfonico
Le prove seguenti sono state effettuate con il setup di acquisizione microfonico introdotto
nel paragrafo 3.2.3. La sonda con i microfoni è stata posta ad una distanza di circa 5 mm dal
telaio tubolare del motore da acquisire, orientata in modo che puntasse alla zona dove è
sempre stato posto l’accelerometro nelle prove precedenti.
Con i sensori così sistemati si è praticato il training del software: sono state fatte 10
acquisizioni da 5 s del rumore di fondo e poi altre 6 della stessa durata su motoriduttori
buoni nelle stesse condizioni di disturbo ambientale: in questo modo il software ha potuto
calcolare i segnali de-noised.
L’immagine in figura 4.14 riporta gli spettri delle acquisizioni del rumore di fondo (in nero),
dell’emissione acustica dei motori buoni nell’ambiente di acquisizione (in rosso) e dei
rispettivi segnali de-noised (in verde).
Figura 4.14 – Fase di training. Spettri del rumore di fondo, dell’emissione acustica dei motori buoni e rispettivi
denoised.

48. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
Lo step successivo è stato l’allenamento del software al riconoscimento dei difetti. Si sono
eseguite rilevazioni su altri 7 motori buoni e poi su 10 difettati (2 per ogni tipologia di
difetto), anche queste di 5 s di durata. Il software, come detto nel capitolo precedente, è
capace di calcolare autonomamente i rispettivi segnali de-noised grazie alla precedente fase
di training.
Si è proceduto poi con la scelta delle metriche che permettono al software di riconoscere le
difettosità in fase di test: si ricorda che il test individua come difettato ogni motore la cui
emissione acustica produce un valore di RMS interno o superiore al range definito nella
metrica con almeno uno dei due segnali (de-noised e non trattato). Si definisce una metrica
per ogni tipo di difetto.
A seguito di un primo test si sono riportati i seguenti risultati.
48
difetto totale motori testati rilevazioni errate % errore
buoni 85 30 37,5 %
B 8 1 12,5 %
C 8 7 87,5 %
D 8 1 12,5 %
F 8 0 0 %
H 8 0 0 %
Tabella 4.11 – Riepilogo delle percentuali di riconoscimento per l’analisi con setup mocrofonico.
Il numero dei motori testati è minore rispetto a quello delle prove precedenti perché i
motori mancanti sono stati usati nell’allenamento del software. Dalla tabella 4.11 si può
osservare che le percentuali di errore sono più elevate rispetto al setup previsto per la linea
di produzione con accelerometro e supporto magnetico. La tabella 4.12 riprende quelle
percentuali per un confronto.

49. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
49
setup accelerometrico setup microfonico
% scarto motori buoni 27,5 % 37,5 %
% errore
identificazione
difetto
B 10 % 12,5 %
C 30 % 87,5 %
D 20 % 12,5 %
F 0 % 0 %
H 0 % 0 %
Tabella 4.12 – Confronto delle percentuali di riconoscimento tra setup accelerometrico e microfonico.
In particolare è evidente la scarsa riconoscibilità del difetto di tipo C e il numero elevato di
motori buoni scartati. Il problema di un approccio simile a quello appena visto è che
l’identificazione delle difettosità è sensibilmente dipendente dalle metriche scelte.
Si è ritenuto opportuno allora di ripetere la tutta prova a partire dalle acquisizioni della fase
di training usando gli stessi motori della prova precedente e acquisendo sempre a 5 s. Si è
provato poi a definire delle metriche diverse sulla base delle nuove acquisizioni.
Nelle immagini a seguire sono illustrate le metriche scelte per la determinazione dei difetti.

50. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
50
Figura 4.15 – Definizione delle metriche per difetto B.

51. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
51
Figura 4.16 – Definizione delle metriche per difetto C.

52. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
52
Figura 4.17 – Definizione delle metriche per difetto D.

53. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
53
Figura 4.18 – Definizione delle metriche per difetto F.

54. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
54
Figura 4.19 – Definizione delle metriche per difetto H.

55. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
55
I risultati del successivo test sono quelli della tabella seguente.
difetto totale motori testati rilevazioni errate % errore
buoni 85 12 14,1 %
B 8 4 50 %
C 8 8 100 %
D 8 5 62,5 %
F 8 0 0 %
H 8 1 12,5 %
Tabella 4.13 – Riepilogo delle percentuali di riconoscimento per la seconda analisi con setup mocrofonico.
Vale la pena riepilogare i risultati ottenuti con le due versioni delle metriche nella tabella
4.14.
primo test secondo test
% scarto motori buoni 37,5 % 14,1 %
% errore
identificazione
difetto
B 12,5 % 50%
C 87,5 % 100 %
D 12,5 % 62,5 %
F 0 % 0 %
H 0 % 12,5 %
Tabella 4.14 – Confronto delle percentuali di riconoscimento tra i due test con setup microfonico.
Rispetto al primo test si è ottenuta una riduzione drastica degli scarti tra i motori buoni con
l’evidente conseguenza di un abbassamento della riconoscibilità dei difetti. In particolare
sono solo 3 i motori provvisti di difetto D individuati, mentre per la prima volta nel corso
dell’intero lavoro non viene riconosciuto un motore con difetto H.

56. Capitolo 4. Acquisizioni e analisi
Conviene allora ripresentare le percentuali di riconoscimento ottenute tramite il setup
accelerometrico progettato.
56
setup accelerometrico setup microfonico
% scarto motori buoni 27,5 % 14,1 %
% errore
identificazione
difetto
B 10 % 50%
C 30 % 100 %
D 20 % 62,5 %
F 0 % 0 %
H 0 % 12,5 %
Tabella 4.15 – Confronto delle percentuali di riconoscimento tra setup accelerometrico e microfonico
con metriche ridefinite.
Il confronto tra i risultati permette di concludere che il sensore accelerometrico, in
abbinamento alla camicia in acciaio, al software di processamento e analisi e al setup
concepito per lo scopo, garantisce migliori percentuali di riconoscimento delle difettosità
con il miglior compromesso individuato in termini di scarti tra i motori buoni.

57. Capitolo 5
Conclusioni
In questa tesi si è cercato di individuare un sistema completo e automatizzato, basato su misura
delle vibrazioni tramite accelerometro, che permettesse di riconoscere la presenza di difettosità
su motoriduttori elettrici per un controllo di qualità a fine linea di produzione.
Si disponeva già del software necessario all’acquisizione e all’analisi dei dati, dei descrittori
temporali da utilizzare, così come era noto il tempo di misura necessario per una soddisfacente
identificabilità dei difetti.
Perché si potesse ottenere una stazione di analisi veloce andava risolto il problema della lentezza
del piazzamento dell’accelerometro tramite cera. Si sono quindi provate diverse soluzioni basate
su fissaggio magnetico: dopo un confronto in termini di prestazioni e di resa dinamica è risultato
migliore il supporto magnetico in acciaio. Questo permette al sensore di essere manovrato da un
braccio meccanico che lo può collocare esattamente nella stessa posizione su ogni motore,
garantendo uniformità delle misure, ripetibilità e assenza di errore umano.
Il software che si interessa della gestione del setup è stato diviso in due parti: una eseguita dal
server, che si occupa dell’avvio delle acquisizioni e della movimentazione dei motori, l’altra che
gira sul client, che comprende il programma di analisi e integra un’interfaccia di controllo per
l’operatore che presidia la stazione.
Si è testato inoltre un sistema proprietario, comprendente hardware e software, basato su

58. Capitolo 5. Conclusioni
acquisizioni di tipo microfonico: gli algoritmi di de-noising dovrebbero permettere teoricamente
una migliore riconoscibilità dei difetti, il cui rumore in un ambiente disturbato potrebbe risultare
mascherato. Nella pratica le prove hanno evidenziato la stretta dipendenza dei risultati dalle
metriche scelte manualmente, che costringono ad un compromesso tra un alto numero di scarti e
una bassa riconoscibilità dei difetti.
Questo setup alternativo ha confermato che l’approccio accelerometrico garantisce una migliore
identificazione dei motori difettati.
Il processo che si è illustrato è solo un’esame di conformità sul prodotto finito, cioè mira al
riconoscimento di motori difettati senza che ci sia individuazione delle singole tipologie di
difetto: per un’indagine più approfondita occorrono tempi di acquisizione più lunghi, quindi non
praticabili in linea, ma soprattutto un’analisi sulle frequenze caratteristiche. A tal proposito si
rimanda a specifici studi sull’argomento (Ciarmatori, 2008).
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59. Bibliografia
Biasutti G., Macchine elettriche, 5a ed. Milano, Hoepli, 1989.
Ciarmatori R., Studio e ottimizzazione di una procedura per la rilevazione di difettosità su
motoriduttori, tesi presso l’Università Politecnica delle Marche, a.a. 2007-2008 (relatore:
Enrico Primo Tomasini).
Lucifredi A., Elementi di analisi del segnale e della firma, monitoraggio di condizione e
diagnostica, per la manutenzione predittiva delle macchine e degli impianti, Milano,
FrancoAngeli, 1998.
Norton M. P.; Karczub D. G., Fundamentals of Noise and Vibration Analysis for Engineers, 2a
ed. Cambridge, Cambridge University Press, 2003.
Porcarelli L., Caratterizzazione vibroacustica ed elettromeccanica di motoriduttori elettrici,
tesi presso l’Università Politecnica delle Marche, a.a 2007-2008 (relatore: Enrico Primo
Tomasini).
Tesei F., Studio e progettazione di una procedura per il riconoscimento di difettosità su
motoriduttori, tesi presso l’Università Politecnica delle Marche, a.a 2007-2008 (relatore:
Enrico Primo Tomasini).
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2009).