Clasificación de fallas en rodamientos de máquinas rotativas utilizando aprendizaje de máquinas


Abstract:

Las máquinas rotativas se han convertido en uno de los equipos clave en muchos sectores de la industria, sistemas de energía y la ingeniería aeroespacial. Debido a las condiciones de aplicación extremas a las que se encuentran trabajando los equipos y la creciente demanda de confiabilidad, disponibilidad y seguridad, se tiene como componentes críticos de una máquina rotativa, a los rodamientos, a la caja de engranajes, al rotor, entre otros, que están fácilmente sujetos a fallos, lo que puede causar la avería de la máquina y producir diferentes tipos de pérdidas. Hasta estos momentos, existe una variedad de técnicas de mantenimiento basado en la condición (CBM), por lo cual, el análisis de vibraciones se ha aceptado como una herramienta de diagnóstico importante, porque las señales de vibraciones se pueden obtener fácilmente y contienen abundante información sobre las condiciones de las …

Año de publicación:

2018

Keywords:

    Fuente:

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    Tipo de documento:

    Other

    Estado:

    Acceso abierto

    Áreas de conocimiento:

    • Aprendizaje automático

    Áreas temáticas:

    • Física aplicada
    • Métodos informáticos especiales
    • Ciencias de la computación