Identificación de los descriptores apropiados para el análisis de vibración en la detección de fallas en maquinaria rotativa.
Propia
- Autores:
-
Pineda Floréz, Fabio Alfonso
Ernache Criado, Jolvis
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Antonio Nariño
- Repositorio:
- Repositorio UAN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/3116
- Acceso en línea:
- http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/3116
- Palabra clave:
- Palabras claves: Transformada Wavelet, MATLAB, LabVIEW, desbalanceo, desalineación, descriptores, maquinas rotativas.
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
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Department of Electrical Engineering, Madhav Institute of Technology and Science Gwalior, India. 24 2instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/PropiaEs la detección y diagnóstico de fallas, una condición importante para prevenir el deterioro de los equipos rotativos evitando de esta manera que se afecte la salud de los mismos y su operatividad. El presente proyecto de grado está enfocado en la identificación de los descriptores apropiados para el análisis de vibración en la detección de fallas en máquinas rotativas, realizando una revisión bibliográfica de tres proyectos de pregrado de la universidad Antonio Nariño sede Bucaramanga, que cumplieron con los requerimientos para la obtención de datos que fueron analizados, caracterizados y comparados para extraer los descriptores significativos. Varias tecnologías se han empleado para la caracterización de señales de vibración para diagnosticar anomalías como desbalanceo y desalineación, no obstante, es posible analizar su comportamiento a través de la transformada de Wavelet y la familia coiflet, symlet y daubechies, logrando graficar caracterizar y diferenciar visiblemente cada frecuencia, utilizando una herramienta matemática como MATLAB, asimismo, los registros en el software LabVIEW arrojaron los datos requeridos, los cuales han sido investigados y plasmadas por los autores de los proyectos propuestos. Después de evaluar, caracterizar y validar los datos en estudio, finalmente se concluyo que los descriptores RMS, PICO y ENERGIA son los más relevantes en los estudios realizados. siendo RMS-ENERGIA los descriptores más significativos con un porcentaje de 78,9% en sus combinaciones, obteniendo valores elevados en la. familia de las Wavelets SYMLET de cuarto orden, dando cumplimiento a los objetivos propuestos en esta investigación. Palabras claves: Transformada Wavelet, MATLAB, LabVIEW, desbalanceo, desalineación, descriptores, maquinas rotativas.Ingeniero(a) Electromecánico(a)PregradoDistanciaspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería ElectromecánicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaBucaramangaPalabras claves: Transformada Wavelet, MATLAB, LabVIEW, desbalanceo, desalineación, descriptores, maquinas rotativas.Identificación de los descriptores apropiados para el análisis de vibración en la detección de fallas en maquinaria rotativa.Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINAL2020_FabioAlfonsoPinedaFlórez2020_FabioAlfonsoPinedaFlórezTrabajo de Gradoapplication/pdf6729457https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/c62c4e5c-8515-42a6-a21c-139094fe96ec/downloadd920dd75f6fbf2ad35978304c0503e16MD512020_FabioAlfonsoPinedaFlórez_Autorización12020_FabioAlfonsoPinedaFlórez_Autorización1Autorización 1application/pdf829590https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/1d031758-3092-41aa-a1c5-665cba178a96/downloadf86ed057b6a9e1a4843a998a907a0205MD522020_FabioAlfonsoPinedaFlórez_Autorización22020_FabioAlfonsoPinedaFlórez_Autorización2Autorización 2application/pdf775791https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/d6a1aa54-4036-4d68-b040-00c335e81810/downloadfdcb2b1a57a3b06e3e5b8f53253180d6MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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