Título :	Análisis estadístico de Señales Aplicado a Cadenas Cinemáticas
Autor(es):	Francisco Arellano Espitia
Palabras clave:	monitoreo de la condición cadena cinemática cálculo de indicadores corrientes de estator vibraciones condition monitoring kinematic chain feature estimation stator currents vibrations
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	feb-2018
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)
Resumen:	En la actualidad, la necesidad de implementar sistemas de monitoreo en maquinaria de la industria moderna es de suma importancia, ya que con la detección oportuna de fallos es posible evitar averías mayores que en consecuencia provocarían paros en la producción y costes elevados. Las exigencias para estos sistemas de monitoreo implican la implementación de diversas técnicas de análisis con la finalidad de hacer un correcto diagnóstico del sistema. Debido a la gran cantidad de elementos que componen una cadena cinemática es posible que se dificulte el correcto análisis del sistema y que en ocasiones se presenten fallos ocultos por otros fallos o por condiciones de operación efectuadas por la maquinaría. Este trabajo presenta un análisis de la capacidad de una metodología de diagnóstico basada en el cálculo de indicadores estadístico-temporales y en la reducción de características de alta dimensionalidad de magnitudes físicas para la detección de múltiples fallos. La metodología propuesta implica la caracterización de una cadena cinemática a través de la adquisición de señales de corriente y vibración, mismas que son sometidas a un proceso de cálculo de indicadores estadístico-temporal y que además de inducirse fallos, la cadena cinemática se opera en condiciones de carga excéntrica. Teniendo en cuenta que los sistemas de monitoreo buscan mejorar la detección de fallos en múltiples condiciones de operación y que estas en ocasiones dificultan la localización de fallos o inclusive llegan a generar falsas alarmas, con la metodología propuesta y en un esquema de fusión de datos se logró una alta capacidad de caracterización del sistema. Nowadays, the need to implement monitoring systems in modern industry machinery is very important, since with the timely detection of faults it is possible to avoid major breakdowns that would consequently cause production stoppages and high costs. The requirements for these monitoring systems involve the implementation of various analysis techniques in order to make a correct diagnosis of the system. Due to the large number of elements that make up a kinematic chain, it is possible that the correct analysis of the system is difficult and that sometimes hidden faults arise due to other faults or operating conditions carried out by the machinery. This project presents an analysis of the capacity of a diagnostic methodology based on the calculation of statistical-temporal features and the reduction of characteristics of high dimensionality of physical magnitudes for the detection of multiple failures. The proposed methodology involves the characterization of a kinematic chain through the acquisition of stator current and vibration signals, which are subjected to a process of calculation of statistical-temporal features and that in addition to inducing faults, the kinematic chain is operated under conditions eccentric loading. Bearing in mind that the monitoring systems seek to improve the detection of faults in multiple operating conditions and that these sometimes make it difficult to locate faults or even generate false alarms, with the proposed methodology and in a data fusion scheme achieved a high capacity for system characterization.
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1584
Aparece en:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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