Modelo de clasificación de falla en rodamientos a partir de datos de vibraciones (2021)
El objetivo de este proyecto era desarrollar un modelo que, funcionando con Machine Learning, fuese capaz de clasificar el estado de salud de distintos rodamientos a partir de datos crudos de vibraciones. En orden de desarrollar este modelo, fue necesario determinar las variables que mejor eficacia presentaban. Esta selección se desarrolló a través de una amplia búsqueda bibliográfica como primer filtro, posteriormente un filtro de análisis desarrollado a partir de los resultados de la experimentación, y un último filtro donde se pusieron a prueba las variables finales. Lo que se determinó fue que las variables ideales para el modelo fueron el RMS de la aceleración filtrada, y dos variables obtenidas de la literatura que se obtenían a través de la transformada de Hilbert y de la Transformada rápida de Fourier. El modelo desarrollado presentó una eficacia del 99.16% y permitió sentar bases para proyectos futuros.