Título :	Identificación de parámetros en sistemas mecánicos no lineales
Autor(es):	Claudia Aide Gonzalez Cruz
Palabras clave:	Análisis tiempo-frecuencia Diagrama de fase Identificación de parámetros Parameters identification Phase diagram Time-frequency analysis
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	jul-2016
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Doctorado en Ingeniería
Resumen:	El estudio de sistemas mecánicos no lineales ha tomado gran importancia en las últimas décadas. Muchos métodos han sido propuestos para extraer y analizar características del desempeño de la maquinaria. Sin embargo, a la fecha no existe un método infalible capaz de identificar los parámetros del sistema y por ende, optimizar su diseño y funcionamiento. Este trabajo presenta una metodología de análisis basado en la combinación de diversas herramientas de procesamiento de señales para identificar la dinámica y parámetros de sistemas mecánicos. Se analizaron diferentes sistemas con el fin de comprobar la eficacia de las herramientas seleccionadas. Primero, se analizó una viga en voladizo, uno de los sistemas más elementales pero que dependiendo de sus características geométricas y de materiales puede tener un desempeño altamente no lineal. Las frecuencias que generan el comportamiento no lineal de la viga sólo pudieron ser determinadas al considerar grandes deformaciones como condición inicial, de otro modo los efectos no lineales fueron despreciables. También se analizó un automóvil como un sistema complejo con el objetivo de identificar y cuantificar la sincronización de sus elementos y estudiar cómo éste fenómeno influye en la dinámica del sistema. Posteriormente se estudiaron dos sistemas de transmisión mecánica a fin de determinar el comportamiento no lineal, inestable y caótico del sistema, así como estudiar los efectos que la variación de parámetros produce en la dinámica del sistema. Finalmente, de manera experimental se identificaron los parámetros dinámicos de un rotor montado sobre cojinetes de gas. El estudio de los sistemas fue basado en el análisis tiempo-frecuencia a partir de la transformada wavelet continua, la construcción y parametrización del diagrama de fase, diagramas de órbitas, el parámetro de orden de Kuramoto y algoritmos genéticos. Los resultados muestran que el uso combinado de técnicas de procesamiento y análisis de datos logra identificar inestabilidades, comportamientos no lineales y parámetros dinámicos de un sistema mecánico. The study of nonlinear mechanical systems has been very important in last decades. Many methods have been proposed to extract and analyze characteristics of the machinery behavior, as well as for troubleshooting. However, nowadays there is no foolproof methodology able to identify the system parameters. In this way, the parameters identification could enable the optimization of the machinery design and increase the eficiency of them. This work presents an analysis methodology based on the combination of different signal processing tools to identify the dynamics and parameters of mechanical systems. Different systems were analyzed in order to check the effectiveness of the selected tools. First, a cantilever beam was analyzed, this is one of the most elementary systems but depending on its geometric and material characteristics can have a highly non-linear behavior. The frequencies that generate the non-linear behavior of the beam could only be determined when considering large deformations as initial condition, otherwise the non-linear effects could be neglected. An automobile, as a complex system, was also analyzed in order to identify and quantify the synchronization of its elements and to study how this phenomenon influences the dynamics of the system. Later, two mechanical transmission systems were studied in order to determine the nonlinear, unstable and chaotic behavior of the system, as well as to study the effects that the variation of parameters produces in the dynamics of the system. Finally, the dynamic parameters of a rotor supported on gas bearings were identified experimentally. The study of the aftermentioned systems was based on the time-frequency analysis using the continuous wavelet transform, the construction and parameterization of the phase diagram, orbit diagrams, the Kuramoto¿s order parameter and genetic algorithms. The results show that the combined use of data processing techniques can identify instabilities, nonlinear behaviors and the dynamic parameters of a mechanical system.
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/769
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