Diagnosis de modos de fallo en maquinas rotativas mediante tecnicas basadas en redes neuronales artificiales y en la transformacion con ondiculas

Tesis doctoral de Francisco Javier Sanz Corretge

En esta tesis se desarrolló e implementó un nuevo sistema de detección, localización y cuantificación del estado de degradación en maquinaría rotativa. Este sistema fue dividido en dos módulos de funcionamiento jerárquico, el primero de ellos realizaba tareas de detección y localización del daño; para tal efecto utilizaba como herramientas fundamentales: 1- la transformada con ondículas en el preprocesamiento de señal. 2- las redes neuronales autoasociativas en la toma de decisiones. (Disparo de alarma y localización). el segundo módulo se especializó en cuantificar el nivel de degradación en la maquinaria previo empleo de modelos analíticos en conjunción con una red neuronal supervisada. En este caso se empleó como red neuronal artificial el precepto multicapa, usando como parámetros de entrada ciertas estadísticas sensibles al modo de fallo y obtenidas a partir de los coeficientes de la transformada con ondículas de las señales de vibratorias de respuesta. Como parámetro de salida se utilizó el nivel de degradación de la máquina. este nuevo sistema se aplicó a tres casos teórico prácticos: el módulo de detección y localización se evaluó sobre un experimento numérico y sobre señales reales procedentes de dos máquinas «gemelas» (una funcionando en condiciones «sanas» y la otra con ciertas anomalías) de una estación de bombeo en holanda. Se consiguieron índices de detección en ambos casos superiores al 80% (de cada 100 señales perturbadas 80 fueron detectadas) y bajos índices de disparo de falsas alarmas, situados en torno al 5% (de cada 100 señales sanas 5 fueron detectadas como anómalas). Por otra parte en el experimento numérico se concluyó que el módulo realizaba una buena labor de localización del fallo. por último se comprobó que el módulo de cuantificación realizaba una buena tarea de cuantificación del daño para un modelo numérico de una caja reductora.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Diagnosis de modos de fallo en maquinas rotativas mediante tecnicas basadas en redes neuronales artificiales y en la transformacion con ondiculas«

  • Título de la tesis:  Diagnosis de modos de fallo en maquinas rotativas mediante tecnicas basadas en redes neuronales artificiales y en la transformacion con ondiculas
  • Autor:  Francisco Javier Sanz Corretge
  • Universidad:  Nacional de educación a distancia
  • Fecha de lectura de la tesis:  11/12/2007

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Ricardo Perera Velazman
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: enrique Alarcon alvarez
    • Javier Garcia jalon (vocal)
    • Jaime Dominguez abascal (vocal)
    • Alberto Carnicero lópez (vocal)

 

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Scroll al inicio