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...

Full description

Autores:
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
id UNIANDES2_e60b4f809904443ad03d02e946efe888
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55409
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
spelling Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Barbieri, Giacomo368c1c63-a62b-4f52-8b39-bcea191026e8400Castro Di Filippo, Victor Alfonso6e6c54aa-cd33-417c-b4a3-f01256586a5d5002022-02-22T19:59:09Z2022-02-22T19:59:09Z2021http://hdl.handle.net/1992/5540926162.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/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.Predictive maintainence allows to take a real time decision abour the life of the machine that is been inspectect from measured variablesIngeniero MecánicoPregrado22 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería MecánicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería MecánicaModelo de clasificación de falla a partir de vibraciones de rodamientosTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMantenimiento de máquinasVibraciones de rodamientosRodamientosMachine LearningIngeniería201712560PublicationTHUMBNAIL26162.pdf.jpg26162.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6553https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/330a1581-3818-46ce-9941-6d4614df70d8/downloadc9ef38c259d23b92c1b19305810bd9daMD53ORIGINAL26162.pdfapplication/pdf1995600https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/755800f9-5b01-43df-bb80-cc529a1d3ec7/downloadd9483a0d1e7aaf0e56907b115518f6b3MD51TEXT26162.pdf.txt26162.pdf.txtExtracted texttext/plain31165https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/52f7b7e2-0fe7-4f60-917a-89e01e31be97/download687284a7ec83e278d98f14b78d53e3ddMD521992/55409oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/554092023-10-10 16:27:10.493https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co
dc.title.spa.fl_str_mv Modelo de clasificación de falla a partir de vibraciones de rodamientos
title Modelo de clasificación de falla a partir de vibraciones de rodamientos
spellingShingle Modelo de clasificación de falla a partir de vibraciones de rodamientos
Mantenimiento de máquinas
Vibraciones de rodamientos
Rodamientos
Machine Learning
Ingeniería
title_short Modelo de clasificación de falla a partir de vibraciones de rodamientos
title_full Modelo de clasificación de falla a partir de vibraciones de rodamientos
title_fullStr Modelo de clasificación de falla a partir de vibraciones de rodamientos
title_full_unstemmed Modelo de clasificación de falla a partir de vibraciones de rodamientos
title_sort Modelo de clasificación de falla a partir de vibraciones de rodamientos
dc.creator.fl_str_mv Castro Di Filippo, Victor Alfonso
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv Barbieri, Giacomo
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Castro Di Filippo, Victor Alfonso
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Mantenimiento de máquinas
Vibraciones de rodamientos
Rodamientos
Machine Learning
topic Mantenimiento de máquinas
Vibraciones de rodamientos
Rodamientos
Machine Learning
Ingeniería
dc.subject.themes.none.fl_str_mv Ingeniería
description 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.
publishDate 2021
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-02-22T19:59:09Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-02-22T19:59:09Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/55409
dc.identifier.pdf.spa.fl_str_mv 26162.pdf
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url http://hdl.handle.net/1992/55409
identifier_str_mv 26162.pdf
instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 22 páginas
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Ingeniería Mecánica
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv Departamento de Ingeniería Mecánica
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/330a1581-3818-46ce-9941-6d4614df70d8/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/755800f9-5b01-43df-bb80-cc529a1d3ec7/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/52f7b7e2-0fe7-4f60-917a-89e01e31be97/download
bitstream.checksum.fl_str_mv c9ef38c259d23b92c1b19305810bd9da
d9483a0d1e7aaf0e56907b115518f6b3
687284a7ec83e278d98f14b78d53e3dd
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1812133879804329984

Publicaciones similares