Aplicación de técnicas de Machine Learning para la predicción de posibles averías de correas en equipos rotatorios

  1. Camacho Espino, Jorge 1
  2. Marichal Plasencia, G Nicolás 1
  3. Ávila Prats, Deivis 1
  4. Hernández López, Ángela 1
  1. 1 Universidad de La Laguna
    info

    Universidad de La Laguna

    San Cristobal de La Laguna, España

    ROR https://ror.org/01r9z8p25

Actas:
Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica-CIBIM 2022

Año de publicación: 2022

Tipo: Aportación congreso

DOI: 10.5944/BICIM2022.019 GOOGLE SCHOLAR lock_opene-spacio editor

Resumen

Este trabajo presenta el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial para obtener una clasificación del estado de desgaste de correas, motivado principalmente por el funcionamiento de estos equipos en las bombas de alta presión de plantas desaladoras mediante ósmosis inversa. Se han tomado los datos de 30 correas con diferentes grados de desgaste montadas sobre un equipo de laboratorio a escala de una máquina rotativa de alta velocidad basado en modificaciones de un taladro de columna. El estudio se basa en las mediciones de vibraciones, que fueron registradas con un acelerómetro piezoeléctrico triaxial y un analizador de señales dinámicas. Dichas señales se someten a un preprocesado basado en el análisis del dominio de frecuencia, para, a continuación, aplicar las técnicas de Machine Learning y obtener una clasificación del estado de desgaste de la correa en estudio. Los resultados muestran que es posible predecir si aún es capaz de realizar correctamente sus funciones o si es necesaria una sustitución.