Diseño, implementación y evaluación de un sistema experto para análisis de fallas en elementos de máquinas
El objetivo principal de este proyecto fué el diseño, la implementación y la evaluación de un sistema experto para determinar el mecanismo de falla en elementos de máquina como ejes, rodamientos, engranajes, cojinetes y cuerpos de caldera. Para el desarrollo se implementaron tres sistemas expertos b...
- Autores:
-
Moreno Gómez, Carlos Javier
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/51092
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/51092
http://bdigital.unal.edu.co/45143/
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Análisis de fallas
Sistema experto
Inferencia basada en reglas
Inferencia difusa
Inferencia bayesiana
Failure analysis
Expert system
Rule based inference
Fuzzy inference
bayesian inference
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- openAccess
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Análisis de fallas Sistema experto Inferencia basada en reglas Inferencia difusa Inferencia bayesiana Failure analysis Expert system Rule based inference Fuzzy inference bayesian inference |
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El objetivo principal de este proyecto fué el diseño, la implementación y la evaluación de un sistema experto para determinar el mecanismo de falla en elementos de máquina como ejes, rodamientos, engranajes, cojinetes y cuerpos de caldera. Para el desarrollo se implementaron tres sistemas expertos basados en inferencia clásica, inferencia difusa e inferencia bayesiana para la identificación de mecanismos de falla en ejes ya que este elemento de máquina dispone de mucha más información en la literatura y casos de estudio comparado con los otros elementos de máquina dentro del proyecto. Se evaluaron cuantitativamente los resultados que arrojaron cada uno de los sistemas de inferencia comparado con los resultados que obtuvo un panel de expertos que analizaron 46 casos de falla, utilizando medidas de grupo (índice de acuerdo, índice k e índice k ponderado) y ratios de acuerdo (sensibilidad, ratios de falsos negativos, especificidad, ratios de falsos positivos, valor predictivo positivo, valor predictivo negativo y ROC (Receiver Operating Characteristic). La casuística de validación contaba con cuarenta y seis casos de falla provenientes de diversas industrias distribuidos de la siguiente forma: dieciséis casos de fractura, diez casos de desgaste, diez casos de corrosión y diez casos de ujo plástico. De acuerdo al resultado del proceso de validación para ejes, el motor de inferencia bayesiano fué el que tuvo los mejores resultados comparados con la respuesta del conocimiento experto humano, escogiéndose este para la implementación del sistema experto para identificación de mecanismos de falla en los otros elementos de máquina (rodamientos, engranajes, cuerpos de caldera y cojinetes). Este proyecto de investigación se desarrolló en las instalaciones de la Universidad Nacional de Colombia sede Bogotá y contó con la participación de varias empresas de los sectores: petróleo y gas, automotriz, alimentos, construcciones civiles, industria aeronáutica y minería entre otras, que establecieron algunos requerimientos en la fase inicial para el desarrollo del mismo. |
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Para el desarrollo se implementaron tres sistemas expertos basados en inferencia clásica, inferencia difusa e inferencia bayesiana para la identificación de mecanismos de falla en ejes ya que este elemento de máquina dispone de mucha más información en la literatura y casos de estudio comparado con los otros elementos de máquina dentro del proyecto. Se evaluaron cuantitativamente los resultados que arrojaron cada uno de los sistemas de inferencia comparado con los resultados que obtuvo un panel de expertos que analizaron 46 casos de falla, utilizando medidas de grupo (índice de acuerdo, índice k e índice k ponderado) y ratios de acuerdo (sensibilidad, ratios de falsos negativos, especificidad, ratios de falsos positivos, valor predictivo positivo, valor predictivo negativo y ROC (Receiver Operating Characteristic). La casuística de validación contaba con cuarenta y seis casos de falla provenientes de diversas industrias distribuidos de la siguiente forma: dieciséis casos de fractura, diez casos de desgaste, diez casos de corrosión y diez casos de ujo plástico. De acuerdo al resultado del proceso de validación para ejes, el motor de inferencia bayesiano fué el que tuvo los mejores resultados comparados con la respuesta del conocimiento experto humano, escogiéndose este para la implementación del sistema experto para identificación de mecanismos de falla en los otros elementos de máquina (rodamientos, engranajes, cuerpos de caldera y cojinetes). Este proyecto de investigación se desarrolló en las instalaciones de la Universidad Nacional de Colombia sede Bogotá y contó con la participación de varias empresas de los sectores: petróleo y gas, automotriz, alimentos, construcciones civiles, industria aeronáutica y minería entre otras, que establecieron algunos requerimientos en la fase inicial para el desarrollo del mismo.Abstract. The main goal in this project were the design, implementation and evaluation of an expert system for identify failure mechanism of machine elements such as shafts, bearings, gears, bearings and bodies boiler. For the development of this project were implemented three diferent inference engines (rule based, fuzzy inference and Bayesian inference) for identify failure mechanisms in shafts due this machine element has got much more information in the literature and case studies compared with the other machine elements. Were evaluated quantitatively all the results that each inference systems using :index of agreement, kappa index, weighted kappa index; and ratios of agreement (sensitivity, false negative ratios, specificity, false positive ratios, positive predictive value , negative predictive value and ROC (Receiver Operating Characteristic) the results were compared with the human expert response in the identification of failure mechanisms in shafts using a base of forty-six cases of failure from several industries distributed as follows: Sixteen fracture cases, ten cases of wear, ten cases of corrosion and ten cases of plastic ow). According to the result of the validation process for shafts, the Bayesian inference engine had the better performance compared with the response of human expertise and therefore was chosen for the implementation of the other machine elements expert system (bearings, gears, bearings and body boiler) expert system. This research was developed at the National University of Colombia (Bogotá) and had participation of several companies in the following industrial sectors: oil and gas, automotive, food, civil construction, aviation industry and mining among others, who established some requirements at initial phase in this project.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería Mecánica y Mecatrónica Ingeniería Mecánica Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Escuela de Mecatrónica Ingeniería MecánicaIngeniería MecánicaMoreno Gómez, Carlos Javier (2013) Diseño, implementación y evaluación de un sistema experto para análisis de fallas en elementos de máquinas. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringAnálisis de fallasSistema expertoInferencia basada en reglasInferencia difusaInferencia bayesianaFailure analysisExpert systemRule based inferenceFuzzy inferencebayesian inferenceDiseño, implementación y evaluación de un sistema experto para análisis de fallas en elementos de máquinasTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL300470.2013.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Ingeniería Mecánicaapplication/pdf2983575https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/51092/1/300470.2013.pdf22242b5fd2fb5c7cad3908517d72cc2fMD51THUMBNAIL300470.2013.pdf.jpg300470.2013.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4449https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/51092/2/300470.2013.pdf.jpgd09700ef7d40afd34b0483568593e183MD52unal/51092oai:repositorio.unal.edu.co:unal/510922023-12-18 23:05:34.872Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |