Modelo de clasificación de falla a partir de vibraciones de rodamientos
El mantenimiento predictivo basado en la toma de datos permite tomar una decisión actualizada sobre el mantenimiento de la máquina a partir de variables medidas. Estas variables son procesadas por modelos de Machine Learning que clasifican el estado de salud de la pieza. El objetivo de este proyecto...
- Autores:
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Castro Di Filippo, Victor Alfonso
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55409
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/55409
- Palabra clave:
- Mantenimiento de máquinas
Vibraciones de rodamientos
Rodamientos
Machine Learning
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| Summary: | El mantenimiento predictivo basado en la toma de datos permite tomar una decisión actualizada sobre el mantenimiento de la máquina a partir de variables medidas. Estas variables son procesadas por modelos de Machine Learning que clasifican el estado de salud de la pieza. El objetivo de este proyecto es generar un modelo para rodamientos bajo diferentes puntos de operación usando variables calculadas a partir de las señales de vibraciones medidas. Finalmente, se logra un modelo con gran precisión y además se logra identificar cuáles son las variables más importantes. |
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