Browsing by Autor "Zurita, Grover"

Now showing 1 - 2 of 2

DESARROLLO DE UN SISTEMA DE MEDICIÓN DE ALINEACIÓN DE EJES PARA APLICACIONES INDUSTRIALES
(Inv. y Des., 2018) Mendoza, Iván; Zurita, Grover
En la industria, se considera una falla común en las máquinas rotatorias la desalineación de ejes. La inadecuada alineación de los ejes giratorios a través de acoplamientos a menudo conduce a graves complicaciones de vibraciones, con falla prematura de las piezas de las máquinas. Es sin duda alguna, la mayor pérdida de ganancias asignada a la desalineación, resulta en una producción limitada de los equipos, aumento del costo de la energía, aumento del tiempo de inactividad y la falla prematura de equipos. Es muy importante optimizar el rendimiento de las máquinas rotativas mediante la alineación adecuada. Por tanto, el objetivo principal de este trabajo de investigación es desarrollar un sistema de medición de alineación de ejes de alta precisión y de bajo costo para aplicaciones industriales. El prototipo desarrollado se basó en un sistema de sensor inductivo, que es un equipo sin contacto y con indicador electrónico. Se utilizó un Arduino Uno para el procedimiento de adquisición de datos y Matlab® para el proceso de análisis. El rendimiento y la efectividad del sistema desarrollado, se verificaron mediante procedimientos experimentales. Finalmente, se logró con éxito el desarrollo de un sistema de alineación de ejes de bajo costo, y con un alto grado de precisión. La desviación estándar promedio global del conjunto de datos experimentales fue de 0.02 mm, el cual está por debajo de los valores estándar recomendados para la alineación de ejes industriales.
UNA REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA DEL ANÁLISIS VIBRACIONAL PARA EL DIAGNÓSTICO DE MÁQUINAS MEDIANTE EL USO DE MÉTODOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
(Inv. y Des., 2016) Zurita, Grover; Sánchez, Vinicio; Cabrera, Diego
En la industria, fallas en los engranajes y rodamientos son una de las principales causas de avería en máquinas rotativas, reduciendo el tiempo de disponibilidad de los equipos en producción y generando tiempo de inactividad con costos elevados. Por tanto, existe una creciente demanda de monitoreo basado en la condición de vibración de engranajes y rodamientos, y cualquier método con el fin de mejorar la fiabilidad y exactitud del diagnóstico de fallas debe ser evaluado. Con el fin de realizar eficientemente el diagnóstico de las máquinas, investigadores desarrollan diferentes técnicas avanzadas de procesamiento digital de señales y métodos de inteligencia artificial para extraer características de las fallas en los equipos. El objetivo principal de este estudio bibliográfico es de realizar una revisión del estado del arte relacionado con el análisis de vibraciones para el diagnóstico de las máquinas usando métodos de inteligencia artificial.