Desarrollo de un sistema de detección multifalla para rodamientos

El presente trabajo aborda el desarrollo de un sistema de detección multifalla para rodamientos en maquinaria rotativa. Se construirán tres kits de prueba que representan diferentes condiciones: normal, desalineamiento/desbalanceo y daño en la jaula. La captura de señales de vibración se realizará mediante sensores conectados a una tarjeta de adquisición de datos, y los datos obtenidos serán procesados en una interfaz desarrollada en MATLAB. Para la clasificación de fallas, se implementará un algoritmo basado en redes neuronales, optimizando el diagnóstico y facilitando el mantenimiento predictivo. Además, este sistema servirá como una herramienta pedagógica para la formación en monitoreo de condición y gestión de mantenimiento en la industria.

• Autores: Alario Echavarría, Eduardo Javier
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/30931
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/30931
• Palabra clave: Mechatronic; Bearing fault detection; Vibration analysis; Cage wear detection; Neural networks; Machine learning; Artificial intelligence; Rotating machinery; Rolling element bearings; Mechanical failure analysis; Theory of machines; Computational algorithms; Automation; Technological innovations; Intelligent agents (Computer software); Bearings (Machinery); Mecatrónica; Teoría de las máquinas; Algoritmos computacionales; Automatización; Innovaciones tecnológicas; Agentes inteligentes (Software para computadores); Rodamientos (Maquinaria); Detección de fallas en rodamientos; Análisis de vibraciones; Detección de desgaste en la jaula; Redes neuronales; Aprendizaje automático; Inteligencia artificial; Maquinaria rotativa; Rodamientos de elementos rodantes; Análisis de fallas mecánicas
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