Metodología de selección de indicadores óptimos para el análisis y diagnosis del estado de la máquina: Aplicación a elementos mecánicos rotativos

Metodología de selección de indicadores óptimos para el análisis y diagnosis del estado de la máquina: Aplicación a elementos mecánicos rotativos.

La detección prematura de defectos en maquinaria rotativa es fundamental para evitar fallos catastróficos y ahorrar costes, ayudando así a un correcto mantenimiento. Además, la automatización de estos procesos es fundamental para mejorar el nivel de fiabilidad y seguridad, por lo que existe una tendencia hacia un tipo de mantenimiento denominado ‘monitorización de estado’, que se basa en la monitorización continua de la condición de los elementos durante su funcionamiento. Uno de los parámetros más utilizados para decidir el estado de un elemento mecánico es su respuesta vibratoria.

Los elementos presentes en una máquina rotativa son muy diferentes y, por tanto, también lo son cada uno de los defectos que puede presentar y la manera en la que se manifiestan. En los últimos años se han desarrollado muchos trabajos en este sentido, principalmente enfocados a la detección de defectos en engranajes y rodamientos, por ser los elementos más ampliamente utilizados en maquinaria rotativa y porque el diseño de la máquina está pensado para que este tipo de elementos sean los primeros en fallar.

Para el caso de ejes, la probabilidad de fallo es menor pero éste es más crítico. También ha habido numerosas publicaciones sobre defectología en ejes, aunque este tipo de estudios se ha centrado mayoritariamente en detectar los cambios que los defectos provocan en la respuesta dinámica y no es común realizar diagnosis reales y menos en el ámbito experimental. En el caso de turbomaquinaria, a velocidades cercanas a la crítica o incluso sobrepasándola, sí existen trabajos que ofrecen buenos resultados de diagnosis en ejes utilizando su respuesta vibratoria, sin embargo a bajas velocidades este tipo de estudios no ofrecen por lo general buenos resultados, y en campos como el ferroviario, la estrategia de mantenimiento para los ejes sigue siendo preventiva. Esto implica numerosos costes porque es necesario parar y desmontar la máquina para realizar las inspecciones. Un avance en las técnicas de monitorización de estado en este tipo de campos sería muy útil para ahorrar costes y aumentar la seguridad.

En la presente Tesis Doctoral, se han desarrollado y aplicado diferentes técnicas para detectar defectos en ejes a través de su respuesta vibratoria durante su funcionamiento a bajas velocidades, alejadas de la crítica. Para ello se han utilizado diversas herramientas que trabajan tanto en el dominio del tiempo como en la frecuencia para encontrar posibles indicadores de defecto. Posteriormente, para cada posible indicador, se han estudiado diferentes sistemas de clasificación para automatizar la decisión sobre el estado del elemento. Finalmente el estudio ha desembocado en el desarrollo de una metodología general que permite encontrar la técnica de diagnosis óptima, en cuanto a fiabilidad y coste computacional. El trabajo, que inicialmente se ha centrado en ejes, posteriormente ha sido aplicado con éxito a rodamientos, demostrando que es posible generalizar la metodología a otro tipo de elementos mecánicos rotativos.

Contenido:

  • Introducción y objetivos
    • Ámbito general
    • Monitorización de estado
    • Objetivos
    • Estructura del documento
    • Aportaciones científicas
  • Estado del arte
    • Trabajos previos en defectología de ejes
    • Trabajos previos en defectología de rodamientos
  • Metodología propuesta
    • Metodología general
    • Diseño de la metodología experimental y adquisición de datos
    • Extracción y selección de posibles patrones válidos
    • Diseño del sistema de clasificación
  • Procesamiento de señales en defectología
    • Parámetros basados en el dominio del tiempo, de la frecuencia y del tiempo y frecuencia.
    • La transformada Wavelet
  • Sistemas de clasificación para diagnosis
    • Clasificación mediante el método ‘aˆ vs. a’
    • Clasificación inteligente mediante redes neuronales artificiales
  • Sistema experimental
    • Banco de ensayos
    • Diseño de la metodología experimental
    • Protocolo de medidas
    • Adquisición de datos: base de datos generada
  • Desarrollo y resultados: aplicación de la metodología propuesta
    • Selección de parámetros locales según los resultados teóricos
    • Selección de parámetros locales según los resultados experimentales
    • Comparativa de resultados y selección de la técnica óptima
    • Aplicación de la metodología propuesta a otros elementos mecánicos rotativos
  • Conclusiones y futuros desarrollos
  • Bibliografía
  • APÉNDICES
    • Hojas de características de los acelerómetros
    • Protocolo de medidas
    • Aplicación de metodología propuesta a rodamientos
    • Resumen

DESCARGAR TESIS AQUI

Autora: María Jesús Gómez García

Doctorado en Ingeniería Mecánica y Organización Industrial
Metodología de selección de indicadores óptimos para el análisis y diagnosis del estado de la máquina: Aplicación a elementos mecánicos rotativos
Departamento de Ingeniería Mecánica | Escuela Politécnica Superior | Universidad Carlos III de Madrid

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Administradora de | CivilGeeks.com

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