Rediseño y construcción de un banco de pruebas para diagnóstico de fallas en una hidro transmisión bomba variable - motor fijo

El presente proyecto de grado tiene por objetivo rediseñar y repotenciar el banco de pruebas para bombas hidráulicas que tiene el grupo de investigación DICBOT, con el fin de proporcionar a los estudiantes de pregrado y maestría, un medio para generar estudios en el área del mantenimiento basado en condición (CBM) en bombas y motores hidráulicos, además de la implementación de algoritmos de máquinas de aprendizaje como son las SVM (Support Vector Machine) y ANN (Artificial Neural Network) en el diagnóstico de fallas de estos elementos. Este proyecto nace por la necesidad que tiene el grupo de investigación de la Escuela de Ingeniería Mecánica DICBOT (Sistemas Dinámicos Multifísicos, Control y Robótica), de mejorar el banco de pruebas con el que cuenta, con el fin de realizar investigaciones sobre el diagnostico de fallas en sistemas hidráulicos (bombas, motores, hidrotransmisiones) a nivel industrial. Al banco de pruebas se le cambio el motor diésel por un motor eléctrico, reduciendo de esta manera el ruido tanto auditivo como el existente en la adquisición de señales, también se construyó un módulo para instalar el motor hidráulico, para conformar la hidrotransmisión, pero debido a limitaciones de capacidad eléctrica, el banco puede trabajar a una presión máxima de 1000 psi.

• Autores: Bolano Diaz, Yosmer David; Niño Duarte, Arnulfo Javier
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/34404
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/34404; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Diagnóstico De Fallas; Bomba De Pistones Axiales; Motor Hidráulico; Hidrotransmisión.; The main goal of this project is the redesigning and repowering of a test bench for the hydraulic pumps of the DICBOT (Dynamic Systems multiphysics; Control and Robotics) research team; with the aim of providing to the undergraduate and master´s degree students a resource to generate new researches in the maintenance area; based in the CBM condition in hydraulic pumps and engines; furthermore; of the implementation of machine learning algorithms as SVM (Support Vector Machine) and ANN (Artificial Neural Network) in the diagnosis of faults in this elements. This project was born due to the need that has the Mechanical Engineering School DICBOT research team; in improving the bench test; with the aim of doing researches over the diagnosis of faults in hydraulic systems (pumps; engines; hydrostatic transmission) at industrial scale. The diesel engine was changed by an electric engine in the test bench; reducing the hearing noises as the emitted to acquire the signals; additionally a module was built to install the electric engine; and thus form the hydrostatic transmission; but due to the limitations in the electric capacity; the test bench only can work at a maximum pressure of 1000 PSI.
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)