Implementación de mantenimiento predictivo para una bomba centrífuga utilizando machine learning

This document presents an application of machine learning as predictive maintenance in a simulated centrifugal pump, it is a strategy of how to use this branch of artificial intelligence as a maintenance technique. By means of discrete simulations data are extracted from dynamic variables such as to...

Full description

Autores:
Soto Zabala, Daniel Felipe
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/5154
Acceso en línea:
http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5154
Palabra clave:
machine learning
turbo máquina
predicción
prevención
corrección
530.12
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Prediction
Prevention
Correction
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openAccess
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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
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description This document presents an application of machine learning as predictive maintenance in a simulated centrifugal pump, it is a strategy of how to use this branch of artificial intelligence as a maintenance technique. By means of discrete simulations data are extracted from dynamic variables such as torque, pressure and flow from a centrifugal pump in a common water supply system, data is taken from the pump at two speed ranges in the pump rotor
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Degradation Assessment and Remaining Useful Life Prognostic of Centrifugal Pump using Multi-Sensor Process Monitoring The 9th Asia-Pacific International Symposium on Advanced Reliability and Maintenance Modeling (APARM 2020 – Vancouver).[8] ARDILA, Alfonso, MARTÍNEZ, Felipe, GARCÉS, Kelli, BARBIERI, Giacomo, SÁNCHEZ-LONDONO, David, CAIELLI, Andrea, y FUMAGALLI, Laura. (2020). XRepo - Towards an information system for prognostics and health management analysis. Procedia Manufacturing, 42, p.146-153.[9] PREDITEC. Mantenimiento predictivo. [en linea]. http://www.preditec.com/mantenimiento-predictivo/. 01/02/2021[10] AUTOMATION FÓRUM. ¿qué es el mantenimiento correctivo? [página web]. Fecha de consulta. recuperado de https://www.tecsaqro.com.mx/blog/mantenimiento-correctivo/instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/This document presents an application of machine learning as predictive maintenance in a simulated centrifugal pump, it is a strategy of how to use this branch of artificial intelligence as a maintenance technique. By means of discrete simulations data are extracted from dynamic variables such as torque, pressure and flow from a centrifugal pump in a common water supply system, data is taken from the pump at two speed ranges in the pump rotorEn este documento se presenta una aplicación de machine learning como antenimiento predictivo en una bomba centrifuga simulada, es una estrategia de cómo utilizar esta rama de la inteligencia artificial como técnica de mantenimiento. Por medio de simulaciones discretas se extraen datos de variables dinámicas como torque, presión y caudal de una bomba centrifuga en un sistema de suministro de agua común, se toman datos de la bomba a dos rangos de velocidades en el rotor de la bombaIngeniero(a) Mecatrónico(a)PregradoPresencialMonografíaspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería MecatrónicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaBogotá - Surmachine learningturbo máquinapredicciónprevencióncorrección530.12machine learningTurbo MachinePredictionPreventionCorrectionImplementación de mantenimiento predictivo para una bomba centrífuga utilizando machine learningTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85EspecializadaORIGINAL2021DanielFelipeSotoZabala.pdf2021DanielFelipeSotoZabala.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf1583630https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/99fb74e3-35e4-4fcb-b024-00d913c5f1b2/download32cac34393b17e0146a95253c449d88eMD512021AutorizacióndeAutores.pdf2021AutorizacióndeAutores.pdfAutorización de autoresapplication/pdf1276777https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/bc5fe5fa-b802-461b-81f6-30d24fb450a9/download0b09d535bb8030c69aed8f71aff5b4a2MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/d4a47c39-698b-41f8-b66f-48cd051c16fb/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83747https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/a3dc214a-0abe-4426-ac75-d8aa39e3ffdb/downloadc3b2cdca800aa01c6175488b1291697aMD54123456789/5154oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/51542024-10-09 22:43:03.798https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoopen.accesshttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional 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