Il sistema BearingDetective ha lo scopo di conferire maggiore rapidità, uniformità e qualità alla gestione di un sistema di cuscinetti, offrendo un valido contributo per impedire il verificarsi o il ripetersi di danneggiamenti o cedimenti. Nella sua qualità di sistema basato sulla conoscenza, BearingDetective è una raccolta di tutte le informazioni e le esperienze riguardanti il danneggiamento dei cuscinetti – dai principi base ai casi pratici.

Gli attuali sistemi basati sulla conoscenza hanno tratto beneficio dalle esperienze acquisite dai sistemi esperti elaborati negli anni ’80, che però erano penalizzati da insufficiente capacità di ragionamento e potenza di calcolo. Tali sistemi erano spesso strutturati come alberi logici che partivano dai sintomi per arrivare alle possibili cause.

Nella realtà relazioni causali tra i sintomi e le possibili cause scatenanti non esistono e, se ipotizzate, possono facilmente portare a conclusioni errate. Questo semplicemente perché le cause (ad es. un montaggio errato) danno luogo a ben definiti sintomi di danneggiamento (ad es. a ruggine di contatto), ma non è vero il contrario.

Un modello di relazione che parta dalle cause per arrivare ai sintomi in cui l’incertezza sia collegata ai “possibili stati di cedimento” si adatta invece molto meglio ai fenomeni fisici che si verificano durante la vita di un cuscinetto. Con l’aiuto delle moderne tecniche informatiche questo è l’approccio che è stato adottato nell’elaborazione di BearingDetective.

Organizzazione delle informazioni
In un sistema di organizzazione delle informazioni, per mettersi nelle condizioni di risolvere i problemi, si fa generalmente distinzione fra un modello rappresentativo delle informazioni e il principio di ragionamento. Per quanto riguarda la rappresentazione delle informazioni, esistono diverse forme:

• Casi pratici: nella pratica si sperimentano molti cedimenti dei cuscinetti. Sfortunatamente molti casi pratici non sono ben documentati e non esiste alcuna uniformità riguardo i parametri documentabili o le conclusioni sulle modalità di cedimento. I casi pratici possono tuttavia essere utilizzati per modellare o confermare altre rappresentazioni delle informazioni.
• Istruzioni: ai sintomi osservati e alle possibili cause è possibile applicare istruzioni “if-then”. Tuttavia questo non basta, dato che cause diverse possono avere effetti simili che compaiono come sintomi simili.
• Reti neurali artificiali: dagli esempi pratici di cedimento è possibile ricavare relazioni matematiche fra sintomi e cause. Tuttavia, per far questo, non si ha un numero sufficiente di casi discriminanti. Inoltre è preferibile disporre di spiegazioni aggiuntive piuttosto che di relazioni neurali artificiali tipo “scatola nera”, che tali spiegazioni non le offrono.
• Reti probabilistiche: è possibile visualizzare reti in cui i nodi sono collegati da relazioni causali, basate sulla teoria e sulle conoscenze  pratiche relative ai cedimenti dei cuscinetti. Inoltre vengono assegnate probabilità che indicano la debolezza o la solidità di tali relazioni. Con un’introduzione corretta della causalità dalle condizioni alle osservazioni, questa rappresentazione della conoscenza è quella che si adatta meglio alle problematiche della diagnosi dei cedimenti dei cuscinetti.

L’analisi del danneggiamento e del cedimento di un cuscinetto è essenzialmente un lavoro di tipo diagnostico. Immaginiamo un paziente che vada dal dottore. Questi cerca in primo luogo di acquisire alcuni parametri relativi al corpo e allo stile di vita del paziente, peso, abitudine al fumo, ecc. (le condizioni di lavoro).

Sulla base di ciò egli formula delle ipotesi sulle probabili malattie (le modalità di cedimento) e poi conferma o esclude tali ipotesi attraverso altre domande e indagini sul paziente (sintomi).

Il procedimento di analisi dei danneggiamenti o dei cedimenti è simile a quello seguito dal dottore. Se la diagnosi è fatta correttamente, il ragionamento si svolge in due fasi:

1. Formulazione delle ipotesi. Le ipotesi di cedimento vengono formulate sulla base di dati di fatto. Per esempio, il dottore comincia a fare domande per avere un’idea (ipotesi) su cosa potrebbe esserci di anomalo;

2. Conferma o esclusione delle ipotesi. Una per una le ipotesi vengono studiate e confermate o escluse. Per esempio, il dottore indaga sulle più probabili malattie eseguendo specifici controlli medici (pressione del sangue, battiti del cuore, ecc.).

In una rete probabilistica, il ragionamento in due fasi viene condotto mediante calcoli di probabilità nei due sensi, avanti e indietro.

Rete probabilistica
In una rete probabilistica i nodi vengono collegati da relazioni causali e ad essa si applicano calcoli di probabilità. La rete relativa all’analisi dei cedimenti dei cuscinetti possiede quattro categorie di nodi: condizioni, meccanismi interni, modalità di cedimento e sintomi osservabili.

Le prime rappresentano le condizioni di lavoro di un determinato tipo di cuscinetto, ad esempio velocità, carico, temperatura, modalità di installazione, fattori ambientali, ecc. I meccanismi interni rappresentano i fenomeni fisici che caratterizzano il funzionamento, quali la lubrificazione, l’eventuale rottura del velo lubrificante, gli strisciamenti nei contatti, ecc.

Le modalità di cedimento rappresentano ad esempio la fatica ad innesco sub-superficiale e la ruggine di contatto. In tabella 1sono elencate varie modalità di cedimento. I sintomi osservabili rappresentano i fenomeni che si possono osservare all’interno e all’esterno del cuscinetto, ad es. colorazione, sfaldature, ruggine, ecc.

Circa 150 nodi sono connessi da relazioni causali tra le condizioni applicative del cuscinetto, i meccanismi nascosti, le modalità (fisiche) di cedimento e i sintomi osservabili.

Nell’impostare il modello della rete si sono utilizzate diverse fonti di informazione. A parte la definizione dei nodi, delle relazioni causali e delle probabilità, sono inclusi testi di spiegazione (per ciascun nodo) comprendenti esempi e figure. In totale, nel sistema sono incluse circa 250 figure.

Fase di calcolo 1
Formulazione delle ipotesi: Una volta impostato il modello della rete, può partire il processo di “ragionamento”. I nodi iniziali (nessun input) presentano due o più stati, a ciascuno dei quali viene assegnata una probabilità “anteriore” da 0 a 1, con il totale pari a 1. Per esempio:

• P (accelerazioni = VERO) = 0,05
• P (accelerazioni = FALSO) = 0,95

L’utente può dichiarare che l’accelerazione è vera. Questo modifica le probabilità di cui sopra rispettivamente in 1,0 e 0,0.  Nella rete vengono definite le tabelle delle probabilità condizionali (tabella 2).

Quando i nodi possiedono più stati (più che solamente vero e falso) o quando possiedono più relazioni in input, la tabella si ingrandisce. Utilizzando le tabelle sulla probabilità condizionale, si possono calcolare le probabilità degli altri nodi con la formula:

• P(B) = P(B|Ai) · P(Ai),  per tutti gli iin cui P(B|Ai) è la probabilità condizionale data la condizione Ai. Nell’esempio:
• P(contatto di strisciamento = VERO) = 0,6 · 0,05 +  0,2 · 0,95 = 0,22
• P(contatto di strisciamento = FALSO) = 0,4 · 0,05 + 0,8 · 0,95 = 0,78

In tal modo si calcolano tutte le probabi-lità dei nodi, a partire dalle probabilità anteriori dei nodi di partenza. Considerando le condizioni applicative come nodi di partenza, si possono calcolare e classificare le probabilità delle modalità di cedimento.

Questa è dunque la formulazione delle ipotesi di cedimento. Si noti che le incertezze vengono collegate allo stato dei nodi anziché alle istruzioni if-then come in un classico sistema esperto.

Fase di calcolo 2
Conferma o esclusione per inversione: una volta formulate le ipotesi, le si deve confermare o escludere esaminando il cuscinetto. La cosa si effettua visivamente o mediante prove di laboratorio semplici o complesse.

A tale scopo dobbiamo prima di tutto spiegare come le probabilità delle osservazioni possono influire sulle probabilità delle ipotesi di cedimento. Dato che questo è indifferente dal punto di vista causale, dobbiamo ragionare a rovescio. Senza entrare nei dettagli, il cuore di tale ragionamento sta nella formula:

• P(B|C)  =  P (C|B) · P (B)  /  P(C)

Essa ci dice che la fiducia nell’ipotesi B nell’ottenere l’evidenza C può essere calcolata moltiplicando la nostra precedente fiducia P(B) per la probabilità condizionale P(C|B) e che C è vera se B è vera.

Nella rete le probabilità condizionali P(C|B) sono modellate come relazioni causali, P(B) proviene dal ragionamento diretto (fase 1) e P(C) viene definito negli esami sul cuscinetto. Queste sono le osservazioni che servono da evidenza per le ipotesi di cedimento. P(B|C) viene chiamata probabilità posteriore, mentre P(B) è la probabilità anteriore.

Invece di indagare su tutte le possibili osservazioni e le condizioni non inserite, vengono suggerite quelle più rilevanti, in funzione delle ipotesi di cedimento (o dei meccanismi interni) che necessitano di indagine.

In altre parole, queste sono le condizioni applicative o le osservazioni che possiedono l’effetto più discriminante sulle ipotesi di cedimento. L’effetto discriminante viene determinato da una misura di tipo matematico.

Per tutte le possibili condizioni od osservazioni non inserite, tale misura viene classificata da 0 a 100. (Nelle illustrazioni viene fornito un esempio). Infine, esaminando le condizioni applicative e le osservazioni, si determina e si classifica la probabilità delle ipotesi di cedimento e dei meccanismi interni, che andranno a formare quindi la conclusione dell’analisi del danneggiamento del cuscinetto.

Il sistema è ampliato con varie funzioni che possono servire di aiuto per l’utilizzatore. Per poter iniziare viene fornito un semplice file corredato da istruzioni. I sistema presenta la traduzione dei principali termini in inglese, tedesco, francese e svedese.

E’ disponibile un controllo per la memorizzazione e la ricerca dei dati di una sessione di lavoro. Inoltre, tramite un file denominato «Typical Examples,» gli utilizzatori vengono guidati attraverso l’applicazione del programma. Per comodità, si può creare una relazione in formato MS Word o HTML, comprendente le condizioni, le osservazioni e le probabilità delle modalità di cedimento relative.

Esempio pratico
BearingDetective contiene molti dei più comuni casi di danneggiamento dei cuscinetti descritti nella sezione «Typical Cases.» Questi si possono utilizzare come materiale di addestramento per comprendere in che modo BearingDetective si può utilizzare nell’analisi di un danneggiamento.

Un esempio è costituito dal motore elettrico della bobinatrice di una continua per carta tissue, per il quale viene utilizzato un cuscinetto a rulli cilindrici NU 322 ECM/C3VL024 isolato. La velocità del motore (da 400 V c.a. con convertitore di frequenza) è variabile e va da 1000 a 1500 giri/min. Dopo appena un mese si osserva una notevole usura su entrambi gli anelli del cuscinetto.

Caricando l’esempio su BearingDetective si impostano tutte le condizioni applicative note (fase 1), sulla base delle quali viene calcolata la prima ipotesi di una possibile modalità di cedimento.

A questo punto dell’analisi, BearingDetective ipotizza l’esistenza molto probabile di false brinellature, grippature e passaggi di corrente. A prima vista i passaggi di corrente e le false brinellature sembrano improbabili in quanto il motore usa un cuscinetto isolato e la macchina è appoggiata su ammortizzatori di gomma.

L’utilizzatore deve allora passare alla fase successiva, ispezionando il cuscinetto per stabilire quali sono i sintomi del cedimento. Facendo click su «inspect» si ottiene un elenco di sintomi più conformi alla modalità di cedimento selezionata. Si cerca prima di vedere se ci sono delle false brinellature, ma, dato che queste non si notano, questo tipo di cedimento viene escluso.

L’analisi continua esaminando l’eventuale presenza di grippature. Anche qui non si riscontra alcun sintomo. Infine prendendo in considerazione i sintomi relativi ai passaggi di corrente, si scoprono al microscopio minute tracce di pitting sulle piste, che confermano l’esistenza di tali passaggi. Il cliente aveva effettivamente scoperto un problema di messa a terra della bobinatrice che causava i passaggi di corrente.

Conclusioni
BearingDetective è uno strumento atto a conferire maggiore rapidità, uniformità e qualità alle indagini sui danneggiamenti dei cuscinetti. Questo sistema utilizzato su Internet è disponibile per gli operatori della SKF come aiuto ai clienti in caso sia necessario indagare su danni e problemi.