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Desarrollo de un software y una metodología para la detección de fallas severas y diagnóstico en rodamientos y engranajes mediante el análisis vibracional (FASE 2)

En la industria, se debe evitar las paradas no programadas y una de las herramientas para evitar las mismas es realizar detección de fallas del sistema en su etapa levemente inicial o denominada incipiente. Las máquinas que transmiten energía, generan vibraciones mecánicas y emisiones acústicas que dan información del estado de sus componentes internos. Los rodamientos y engranajes son mecanismos que están presentes en diversos procesos industriales, por lo que la detección de fallas incipientes y severas en tales elementos es de especial importancia para evitar paradas no planificadas.

El presente trabajo de investigación pretende, continuar con la segunda fase del proyecto “Desarrollo de un software y una metodología para la detección de fallas severas y diagnóstico en rodamientos y engranajes mediante el análisis vibracional”.


La idea principal de la fase II, es complementar el equipo de análisis vibracional (caja de engranajes, ejes y rodamientos con set de engranajes y rodamientos dañados), y el motor de inducción con un sistema de control y monitoreo automático, conectado con el freno electromagnético, que es fundamental para que se pueda simular el ambiente de trabajo industrial.
Adicionalmente, se pretende desarrollar un software para clasificación de fallos de engranajes y rodamientos, mediante análisis vibracional y métodos de inteligencia artificial. La aplicación de inteligencia artificial en el tema de mantenimiento predictivo de máquinas rotativas, conlleva a una nueva dimensión de precisión de clasificación de los fallos en los engranajes y rodamientos de un sistema industrial.
En este contexto, este trabajo se centrará en desarrollar una plataforma software (Matlab) aplicando el procesamiento digital de señales para detección de fallas y diagnóstico de equipos rotativos.

Responsable:
Grover Zurita, PhD
Email:grzurita@upb.edu