Título :	Instrumentación y procesamiento digital de señales en hardware aplicado a engranes dañados
Sustentante:	Miguel Del Angel Valerio
Palabras clave :	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS
Fecha de publicación:	may-2014
metadata.dc.degree.department:	Facultad de Ingeniería
metadata.dc.degree.name:	Maestría en Ciencias
Descripción :	En la actualidad los sistemas de monitoreo y detección de fallas de máquinas electromecánicas siguen siendo una importante herramienta para la prevención de anomalías en diversos sistemas de esta índole. Este trabajo presenta una metodología que pretende identificar el desgaste gradual de engranes en una caja reductora acoplada a un motor eléctrico y a un generador, demostrando que con la instrumentación de sensores y el procesamiento digital de señales en software y en hardware se identificarán patrones que discriminaran entre un grado de desgaste y otro. Las técnicas principales de procesamiento de señales utilizadas fueron con base en la transformada de Fourier, analizando corriente, vibraciones y velocidad angular. Se propusieron 4 grados de desgaste para los engranes, el sano con 0%, y otros tres con 25, 50 y 75 porciento de desgaste, para cada uno de estos engranes se realizaron pruebas operativas, en las cuales se puso en marcha el motor trifásico a plena tensión (60 Hz) y con variación de frecuencia a 65Hz y a 20 Hz, durante estas pruebas se censó la corriente, las vibraciones y la velocidad angular. Posteriormente las señales obtenidas se analizaron en MATLAB® utilizando las herramientas de pre-procesamiento y procesamiento de señales para encontrar los patrones discriminatorios entre uno y otro engrane. Las técnicas utilizadas se implementaron en hardware teniendo un sistema de clasificación de desgaste en engranes. Nowadays the monitoring of systems and detection in electromechanical machinery faults are an important tool for prevention to faults in these systems. This thesis presents one methodology for identify the gradual wear in gears into a gearbox, it is joined to one motor and one charge. Using sensors and digital signals processing in software and hardware, help us to identify patterns for we find the gear wear. The principal techniques of processing signals that we used were FFT for the analysis to vibrations and currents. We were proposed four gears with 0, 25, 50 and 75 percent of wear, we were performed five proofs for each one of these gears, and during testing we sensed the current, the vibes and the angular speed. The signal obtained were analyzed in MATLAB® using Fast Fourier Transform and finally we implemented FFT in hardware.
URI :	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/395
Otros identificadores :	Fallas en engranajes Gear failures Instrumentación Instrumentation Procesamiento de Señales Signal Processing
Aparece en las colecciones:	Maestría en Ciencias

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