Nuevas metodologías no invasivas de diagnosis de defectos incipientes en rodamientos de bola

Tesis doctoral de Lara Castro Omar Jose

Los rodamientos de bola soportan buena parte de la carga de sistemas mecánicos, por lo que la posibilidad de un defecto incipiente en su estructura, es inherente a las tensiones involucradas en la conversión de energía del sistema. en las últimas décadas se ha incrementado la demanda de la automatización de los procesos industriales. Las redes neuronales son una herramienta capaz de efectuar un diagnóstico automático de la condición de un sistema, al aprender adecuadamente con un conjunto representativo de muestras de un sistema, e imitar el proceso de aprendizaje humano. en la presente tesis doctoral, se ha adquirido señales vibratorias de un banco de ensayos de rodamientos, completando tres tipos de condición defectuosa y una condición normal en rodamientos. Estas señales han sido procesadas mediante el uso de la transformada wavelet discreta y posteriormente clasificadas a través de tres tipos de redes neuronales. los resultados señalan que hay diversos factores que influyen en la precisión del clasificador, como la cantidad de datos utilizados, la complejidad de la red neuronal y diversas consideraciones de diseño para cada red en particular. Adicionalmente, se introduce el concepto de sistemas clasificadores híbridos, consiguiendo índices de éxito nunca antes alcanzados en este campo.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Nuevas metodologías no invasivas de diagnosis de defectos incipientes en rodamientos de bola«

  • Título de la tesis:  Nuevas metodologías no invasivas de diagnosis de defectos incipientes en rodamientos de bola
  • Autor:  Lara Castro Omar Jose
  • Universidad:  Carlos III de Madrid
  • Fecha de lectura de la tesis:  09/07/2007

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Garcia Prada Juan Carlos
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: María no Artes Gomez
    • José Luis Muñoz Sanz (vocal)
    • Lourdes Rubio Ruiz De Aguirre (vocal)
    • Antonio Gimenez Fernandez (vocal)

 

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