{"id":101436,"date":"2010-07-06T00:00:00","date_gmt":"2010-07-06T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/deteccion-y-clasificacion-de-fallos-incipientes-en-engranajes-y-rodamientos\/"},"modified":"2010-07-06T00:00:00","modified_gmt":"2010-07-06T00:00:00","slug":"deteccion-y-clasificacion-de-fallos-incipientes-en-engranajes-y-rodamientos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/redes-neuronales\/deteccion-y-clasificacion-de-fallos-incipientes-en-engranajes-y-rodamientos\/","title":{"rendered":"Deteccion y clasificacion de fallos incipientes en engranajes y rodamientos"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Ricardo Moreno Sanchez <\/strong><\/h2>\n<p>Deteccion y clasificacion de fallos incipientes en engranajes y rodamientos:  la monitorizaci\u00f3n de maquinaria rotativa es usada para prevenir da\u00f1os cr\u00edticos en sistemas mec\u00e1nicos y para mejorar los procesos de toma de decisiones en los departamentos de producci\u00f3n y mantenimiento. Engranajes y rodamientos son los componentes m\u00e1s ampliamente usados en las aplicaciones industriales. Esta tesis ilustra varios m\u00e9todos para identificar y clasificar defectos incipientes en engranajes y rodamientos. Conceptos te\u00f3ricos relacionados con transformaciones matem\u00e1ticas y redes neuronales artificiales son explicados a lo largo del estudio.  las estrategias de procesamiento de se\u00f1ales como: par\u00e1metros en el dominio del tiempo, par\u00e1metros en el dominio de la frecuencia, la transformada de hilbert y la transformada wavelet han sido propuestas para detectar y cuantificar da\u00f1os incipientes. Estos par\u00e1metros son evaluados como posibles entradas para alimentar una red neuronal artificial (ann: artificial neural networks). La red neuronal probabil\u00edstica (pnn: probabilistic neural network) fue seleccionada para clasificar defectos debido a su buen desempe\u00f1o.  la selecci\u00f3n de entradas adecuadas para alimentar una pnn para detectar y clasificar defectos incipientes en rodamientos y engranajes es llevada a cabo con evaluaci\u00f3n de dise\u00f1os experimentales. Varios par\u00e1metros en el dominio del tiempo (root mean squared, crest factor, er, fm0, kurtosis, fm4, na4, m6a y nb4), coeficientes del espectro en frecuencias, la transformada de hilbert y los coeficientes de la transformada wavelet multiescala fueron evaluados como posibles entradas para una red neuronal. Las entradas selectas (combinaci\u00f3n de coeficientes de transformada wavelet multiescala y algunos par\u00e1metros del dominio del tiempo) fueron las mejores entradas para alimentar una pnn, alcanzando un 99,07% de clasificaciones correctas para los fallos de rodamientos y 85,41% para los fallos en engranajes. Los resultados obtenidos indican que al combinar algunos coeficientes de la transformada wavelet multiescala con redes neuronales probabil\u00edsticas no ocurrir\u00e1n falsas alarmas en la detecci\u00f3n de fallos en rodamientos. An\u00e1lisis de componentes principales, evaluaci\u00f3n de la clasificaci\u00f3n por medio de la matriz de confusi\u00f3n y diagramas de clasificaci\u00f3n est\u00e1n incluidos en el estudio.  las se\u00f1ales ac\u00fasticas y vibratorias contienen patrones \u00fatiles para la detecci\u00f3n de defectos en maquinaria. T\u00e9cnicas de medici\u00f3n no intrusiva como las basadas en ldv (laser doppler vibrometry) y micr\u00f3fonos son estudiadas de manera que se ayude a los usuarios a seleccionar el transductor adecuado para determinada aplicaci\u00f3n. Un dise\u00f1o experimental para determinar el tama\u00f1o de grieta m\u00ednimo detectable en un sistema con engranajes comparando 3 sensores diferentes: micr\u00f3fono, vibrom\u00e9tro laser y aceler\u00f3metro es propuesto como una de las contribuciones novedosas en este trabajo. Esta comparaci\u00f3n intenta evaluar la capacidad de detecci\u00f3n temprana de cada sensor. Estos experimentos fueron llevados a cabo en un banco de ensayos con torque de bucle cerrado para distintos niveles de torque y velocidad. Dise\u00f1os de experimentos factoriales fueron usados para determinar los efectos principales y las interacciones en el proceso de detecci\u00f3n. Las reconocidas transformadas de hilbert y wavelet han sido usadas como t\u00e9cnicas de procesamiento de se\u00f1ales. Sus ventajas en el proceso de detecci\u00f3n de defectos incipientes son resaltadas en esta tesis. Los resultados indican que la se\u00f1al ac\u00fastica es la que primero detecta el defecto en los engranajes (este detecta la grieta cuando tiene 1.3mm de longitud), aunque como desventaja, los resultados obtenidos usando el micr\u00f3fono son mas sensitivos a la velocidad y el torque. El segundo lugar fue para el ldv con una detecci\u00f3n de grieta de 1.8mm, y el tercer lugar fue para el aceler\u00f3metro con 2.3mm.  la estrategia para clasificar defectos fue aplicada en un caso pr\u00e1ctico: detectando un defecto en un rodamiento del eje trasero de un coche rodando por la carretera. Esta aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica tuvo resultados exitosos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Deteccion y clasificacion de fallos incipientes en engranajes y rodamientos<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Deteccion y clasificacion de fallos incipientes en engranajes y rodamientos <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Ricardo Moreno Sanchez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Castilla-la mancha<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 07\/06\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Publio Pintado SanJuan<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Mar\u00eda no Artes gomez <\/li>\n<li>Jos\u00e9 ignacio Pedrero moya moya (vocal)<\/li>\n<li>Francisco Javier Sanchez-reyes fernandez (vocal)<\/li>\n<li>cristina Castejon sisamon (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Ricardo Moreno Sanchez Deteccion y clasificacion de fallos incipientes en engranajes y rodamientos: la monitorizaci\u00f3n de maquinaria 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