Evaluación de parámetros estadísticos para la identificación de fallas en un rodamiento
"Los motores de inducción o motores de jaula de ardilla son hoy en día los motores más utilizados en maquinaria rotativa para todo tipo de aplicaciones en las diferentes industrias. Dentro de sus ventajas se encuentra su facilidad de instalación, confiabilidad, bajos costos, fácil manejo, versa...
- Autores:
-
Arango Giraldo, Jacobo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/45269
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/45269
- Palabra clave:
- Motores eléctricos de inducción
Cojinetes (Maquinaria)
Fallas en maquinaria
Ingeniería
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- openAccess
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"Los motores de inducción o motores de jaula de ardilla son hoy en día los motores más utilizados en maquinaria rotativa para todo tipo de aplicaciones en las diferentes industrias. Dentro de sus ventajas se encuentra su facilidad de instalación, confiabilidad, bajos costos, fácil manejo, versatilidad y bajos requisitos de mantenimiento. No obstante, los motores de inducción están propensos a muchos tipos de fallas que en consecuencia pueden llegar a causar una suspensión absoluta del mecanismo al cual se encuentran conectados, lo que deriva en enormes pérdidas de producción en términos de tiempo y costos, desperdicio de materia prima e incluso posibles lesiones humanas. Dentro de las razones principales por las cuales los motores de inducción quedan generalmente fuera de servicio son su antigüedad (horas de funcionamiento), inusuales cargas al sistema, lubricaciones incorrectas o inadecuadas, calor y sellado erróneo. En este orden de ideas, una detección temprana de las fallas en los motores de inducción es muy importante para prevenir el colapso absoluto del motor y las enormes pérdidas en producción que conlleva este evento. El presente estudió tendrá como objetivo distinguir analíticamente dentro de una serie de parámetros estadísticos (extraídos de la señal de vibración), cuales son aquellos que son esenciales y suficientes para la distinción de la falla en un rodamiento. De igual forma, se medirá el desempeño máximo que podrá llegar a tener un algoritmo de relativa sencillez como lo es la regresión logística en la identificación de este tipo de falla, alimentando el modelo con aquellos parámetros encontrados como significativos. Por último, se comparará el poder de clasificación que se obtiene utilizando el conjunto de todos los parámetros encontrados en literatura y utilizando únicamente aquellos encontrados como determinantes."--Tomado del Formato de Documento de Grado. |
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No obstante, los motores de inducción están propensos a muchos tipos de fallas que en consecuencia pueden llegar a causar una suspensión absoluta del mecanismo al cual se encuentran conectados, lo que deriva en enormes pérdidas de producción en términos de tiempo y costos, desperdicio de materia prima e incluso posibles lesiones humanas. Dentro de las razones principales por las cuales los motores de inducción quedan generalmente fuera de servicio son su antigüedad (horas de funcionamiento), inusuales cargas al sistema, lubricaciones incorrectas o inadecuadas, calor y sellado erróneo. En este orden de ideas, una detección temprana de las fallas en los motores de inducción es muy importante para prevenir el colapso absoluto del motor y las enormes pérdidas en producción que conlleva este evento. El presente estudió tendrá como objetivo distinguir analíticamente dentro de una serie de parámetros estadísticos (extraídos de la señal de vibración), cuales son aquellos que son esenciales y suficientes para la distinción de la falla en un rodamiento. De igual forma, se medirá el desempeño máximo que podrá llegar a tener un algoritmo de relativa sencillez como lo es la regresión logística en la identificación de este tipo de falla, alimentando el modelo con aquellos parámetros encontrados como significativos. Por último, se comparará el poder de clasificación que se obtiene utilizando el conjunto de todos los parámetros encontrados en literatura y utilizando únicamente aquellos encontrados como determinantes."--Tomado del Formato de Documento de Grado."The induction motors or squirrel cage motors are today the most used motors in rotary machinery for all types of applications in different industries. Among its advantages are its ease of installation, reliability, low costs, easy handling, versatility and low maintenance requirements. However, induction motors are prone to many types of faults that can consequently cause an absolute suspension of the mechanism to which they are connected, which leads to huge production losses in terms of time and costs, waste of material and possible human injuries. Among the main reasons why induction motors are generally out of service are their age (hours of operation), unusual system loads, incorrect or inadequate lubrication, heat and faulty sealing. In this order of ideas, an early detection of faults in the induction motors is very important to prevent the absolute collapse of the motor and the enormous losses in production that this event entails. The present study will aim to distinguish analytically within a series of statistical parameters (extracted from the vibration signal), which are those that are essential and sufficient for the distinction of failure in a bearing. Likewise, the maximum performance that an algorithm of relative simplicity may have, such as the logistic regression in the identification of this type of failure, will be measured, feeding the model with those parameters found to be significant. Finally, the classification power obtained using the set of all the parameters found in literature and using only those found as determinants will be compared."--Tomado del Formato de Documento de Grado.Ingeniero MecánicoPregrado12 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería MecánicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Mecánicainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaEvaluación de parámetros estadísticos para la identificación de fallas en un rodamientoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMotores eléctricos de inducciónCojinetes (Maquinaria)Fallas en maquinariaIngenieríaPublicationTHUMBNAILu827233.pdf.jpgu827233.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg23962https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/b3ce395c-07db-4de1-bf54-e106eae8347c/downloadfcbceff21a5189631e42a26712ce9089MD55ORIGINALu827233.pdfapplication/pdf565385https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/49b7686f-6f07-48b6-80f7-a6e2e61912d0/download1b0fad8308cbae75bd0c954d61b8592aMD51TEXTu827233.pdf.txtu827233.pdf.txtExtracted texttext/plain33050https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3df1ffcb-3c73-4dc4-b213-29ba203e9ac4/downloade3ad71d8befe662d2d0541382f7bff8aMD541992/45269oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/452692023-10-10 18:24:49.029https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |