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Nuevas metodologĂas no invasivas de diagnosis de defectos incipientes en rodamientos de bola
Los rodamientos de bola forman parte del subsistema de apoyo de mĂĄquinas
rotativas, soportando una gran porciĂłn de la carga estĂĄtica y dinĂĄmica del sistema, por
lo que la posibilidad de un defecto incipiente en su estructura, es inherente a las
tensiones involucradas en la conversiĂłn de energĂa del sistema.
En las Ășltimas dĂ©cadas se ha incrementado la demanda de la automatizaciĂłn de
la diagnosis de defectos en procesos industriales, por su influencia en la economĂa de la
empresa, al reducir costes operacionales y de mantenimiento, y mejorar el nivel de
seguridad. De las distintas formas de diagnosticar un defecto mecånico, los métodos no
invasivos aportan mediciones de bajo coste y de fĂĄcil acceso, a la vez que persiguen la
evaluaciĂłn del estado dinĂĄmico de la mĂĄquina sin la necesidad de proceder a su
desmontaje; debido a tales factores, es de gran importancia su uso y puesta a punto.
La diagnosis de defectos en componentes de mĂĄquinas, toma en consideraciĂłn
los datos de vibración mecånica obtenidos, que se conforman por señales complejas de
naturaleza estocĂĄstica y no estacionaria, dada la no linealidad de la dinĂĄmica de
mĂĄquinas. Esta informaciĂłn suele ser procesada y clasificada con distintas herramientas
para diagnosticar el estado del sistema mecĂĄnico.
En la presente Tesis Doctoral, se han desarrollado y aplicado diferentes
metodologĂas de diagnosis de defectos incipientes en rodamientos de bola. Para ello, se
ha adquirido un conjunto de señales de un banco de ensayos de rodamientos,
completando tres tipos de condiciĂłn defectuosa y una condiciĂłn normal en rodamientos.
Estas señales han sido procesadas mediante una herramienta de procesamiento de datos,
denominada Transformada Wavelet que, a pesar de su edad temprana, posee una
trayectoria amplia en el anålisis de señales vibratorias, siendo capaz de extraer
informaciĂłn relevante del fenĂłmeno fĂsico en estudio, en dimensiones reducidas.
Adicionalmente, esta informaciĂłn ha sido clasificada por medio de tres tipos de redes
neuronales, que han demostrado ser capaces de efectuar un diagnĂłstico automĂĄtico de la
condiciĂłn de un sistema, al aprender adecuadamente con un conjunto representativo de
muestras, e imitar el proceso de aprendizaje humano.
Los resultados señalan que hay diversos factores que influyen en la precisión del
sistema clasificador, como son, la cantidad de datos utilizados, la complejidad de la red
neuronal, y diversas consideraciones de diseño que se explican en detalle para cada red
en particular. Finalmente, se introduce la aplicaciĂłn de Sistemas HĂbridos de
clasificaciĂłn para la diagnosis de defectos en componentes mecĂĄnicos rotativos,
consiguiendo Ăndices de Ă©xito nunca antes alcanzados en este campo.
____________________________________________Ball bearings are part of the rotating machinery anchor subsystem, supporting a
considerable portion of the static and dynamic load, and the possibility of incipient
faults is inherent due to the stresses involved in the energy conversion of the system.
In the past few decades, there has been an increasing demand for fault diagnosis
automation in industrial process, due to its influence in plant economy, by reducing
operational and maintenance costs and the improvement of the safety level. Different
methods are used to diagnose a mechanical fault, but the non-invasive schemes offer
easily accessible and inexpensive measurements to predict the system condition without
disintegrating the machine structure. Due to their characteristics, its use and
conditioning are very important.
Fault diagnosis in mechanical devices consider the mechanical vibration data
obtained, which is conformed of stochastic and non-stationary complex signals due to
machine dynamics are not linear. This information should be processed and classified
with different tools in order to diagnose the mechanical system condition.
In the present Doctoral Thesis, there have been acquired experimental data sets
from a bearing test bench, obtaining three different faulted conditions and a normal
operation condition for bearings. These signals have been processed using the Wavelet
Transform, which has been becoming important, with a wide trajectory in the vibration
signal analysis, capable to extract relevant information about the physical phenomenon
studied, with reduced dimensionality. In addition, this information has been classified
with three different Neural Networks types, whose have demonstrated capability to
diagnose automatically the system condition, by learning properly with a representative
set of samples, imitating the human learning process.
The results show that several variables affect the Neural Network precision, as
length dataset, net complexity and some design considerations which are detailed for
each network in particular. Finally, it has been introduced the application of
Classification Hybrid Systems for the mechanical rotating devices fault diagnosis,
obtaining success rates never reached in this fiel
Spoken Language Classification using Hybrid Classifier Combination â
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