Sistema autónomo de monitoreo de vibraciones para diagnóstico de fallas no estacionarias en máquinas rotativas.
El presente proyecto está orientado a desarrollar un sistema autónomo de mantenimiento predictivo empleando técnicas para el análisis de vibraciones con dos objetivos principales: 1. hacer la identificación y monitoreo en línea de fallas en máquinas rotativas que contribuya un incremento del proceso productivo a través de un mejoramiento en el programa de mantenimiento logrando anticipar el efecto de fallas que involucran paradas en las máquinas. 2. Generar un servicio de análisis de vibraciones de bajo costo y excelente calidad, con base en el sistema implementado, que permita a las pequeñas y medianas empresas de la región montar un programa de mantenimiento predictivo confiable. Las actuales técnicas de mantenimiento predictivo comprenden el análisis de aceites, tintas penetrantes, vibraciones mecánicas, termografías, entre otras. El análisis de vibraciones mecánicas es una de las técnicas más utilizadas debido al menor costo en relación con las demás, a la posibilidad de efectuarlo sin necesidad de hacer una parada en el proceso de producción y a sus buenos resultados en el diagnóstico de fallas en máquinas rotativas. Sin embargo, en la mayoría de los casos la calidad del diagnóstico de falla está directamente relacionada con la experiencia del técnico en el análisis del espectro obtenido de la señal de vibración y con la agudeza de sus sentidos (visión, tacto, oído, olfato). El uso de técnicas de análisis espectral es a menudo empleado como método de monitoreo de la condición de máquinas, dictado por la naturaleza periódica y repetitiva del movimiento de la mayoría de las máquinas; los defectos y fallas incipientes se manifiestan a menudo en forma de cambios en el espectro de una señal medida, cuyas características espectrales se pueden asociar fácilmente con fenómenos físicos, como la velocidad de rotación o la tasa de repetición de determinado movimiento. Sin embargo, los métodos basados en la Transformada de Fourier para el análisis de vibraciones en el estudio de componentes armónicos no reflejan los cambios dinámicos presentados en instantes cortos de tiempo. Por otra parte, en la región centro del país existe una alta cantidad de medianas y pequeñas empresas (ingenios, papeleras, metalurgia, etc.) que emplean máquinas rotativas y de cuyo adecuado uso en gran parte depende su producción y competitividad. Los sistemas de mantenimiento predictivo en el mercado, además de exigir equipos especializados para la adquisición y procesamiento de las señales, implican un entrenamiento previo para la interpretación de registros. Por lo tanto, tales sistemas resultan de costo prohibitivo para la mayoría de nuestras empresas. Además, en un mismo objetivo industrial, hay necesidad de realizar el monitoreo de varias máquinas, para lo cual sería conveniente desarrollar sistemas portátiles y adaptables. Por tales razones el presente proyecto tiene como propósito principal desarrollar un sistema autónomo de mantenimiento predictivo, basado en el análisis de vibraciones mecánicas, que permita mejorar los programas de mantenimiento de las empresas de la región cafetera y el Valle, contribuyendo con una interpretación adecuada de los resultados por parte de los operarios y aumente la velocidad de respuesta. Para lo cual se estructuran las siguientes fases 1) Diseño e implementación de 2 prototipos de sistemas de análisis de vibraciones. 2) Identificación de parámetros de la señal de vibración para normalizarla con respecto a los cambios de velocidad o carga. 3) Estimación de las características por medio de Modelos Ocultos de Markov y Análisis Tiempo-Frecuencia. 4) Validación del sistema de análisis y pruebas de rendimiento. 5) Generación de un programa de asistencia en análisis de vibraciones para las pequeñas y medianas empresas de la región.
| Main Author: | |
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| Other Authors: | |
| Format: | Informe de investigación biblioteca |
| Language: | spa |
| Published: |
2020-02-19T17:45:22Z
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| Subjects: | Análisis de vibraciones, Entrenamiento no supervisado, Mantenimiento predictivo, Monitoreo de condición, |
| Online Access: | https://colciencias.metadirectorio.org/handle/11146/40127 http://colciencias.metabiblioteca.com.co |
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