Diseño y construcción de un banco de pruebas multifalla para diagnostico off-line en maquinaria rotativa

El presente trabajo se refiere al diseño y construcción de un banco de pruebas multifalla para diagnostico off-line en maquinaria rotativa. Se estudiarán tres tipos diferentes de fallas (eje pandeado, anillos de seguridad rotos en el pistón y tres grados de distensión de correas), mediante la implem...

Full description

Autores:
Mendoza Calderón, Karen Daritza
Jaimes Álvarez, Andrés Felipe
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/14497
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/14497
Palabra clave:
Mechatronic
Machine learnig
Detection
Classification
Faults
Shaft
Piston
Circlips
Strain
Belt
Technique
Signal
Vibration
Rotating machinery
Diagnostics
Algorithm
Machinery
Design engineering
Mechanical faults
Mecatrónica
Algoritmo
Maquinaria
Ingeniería de diseño
Fallas mecánicas
Detección
Clasificación
Pistón
Anillos de seguridad
Distensión
Correa
Técnica
Señal
Vibración
Maquinaria rotativa
Diagnostico
Fallas
Rights
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Description
Summary:El presente trabajo se refiere al diseño y construcción de un banco de pruebas multifalla para diagnostico off-line en maquinaria rotativa. Se estudiarán tres tipos diferentes de fallas (eje pandeado, anillos de seguridad rotos en el pistón y tres grados de distensión de correas), mediante la implementación de kits en condición de falla vs condición normal para cada elemento se realiza la toma de vibración mediante la integración de un sensor piezoeléctrico Dytran 3056D2, en conjunto con una tarjeta de adquisición de datos NI-9230. Posteriormente, en una interfaz desarrollada en LabVIEW se procesa la señal recolectada y se obtiene el resultado de acuerdo con la falla tratada. Para la falla de distensión de la correa se implementara un algoritmo de detección y clasificación a partir de los datos experimentales y la técnica de aprendizaje automático.