Detección de fallos en cajas de cambios mediante redes neuronales artificiales (RNA)
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El diagnóstico de fallos desempeña un papel importante en la monitorización del estado para mejorar el tiempo de funcionamiento de la máquina. En vista de ello, la presente investigación se ha centrado en el desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallos de cajas de engranajes basado en firmas de vibración y redes neuronales artificiales. En la presente investigación para generar las firmas de vibración se ha fabricado un montaje experimental con equipos de detección y medición. En la presente investigación se indujeron prácticamente los cuatro fallos principales: desgaste, gri...
El diagnóstico de fallos desempeña un papel importante en la monitorización del estado para mejorar el tiempo de funcionamiento de la máquina. En vista de ello, la presente investigación se ha centrado en el desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallos de cajas de engranajes basado en firmas de vibración y redes neuronales artificiales. En la presente investigación para generar las firmas de vibración se ha fabricado un montaje experimental con equipos de detección y medición. En la presente investigación se indujeron prácticamente los cuatro fallos principales: desgaste, grieta, diente roto y lubricación insuficiente del engranaje. Las firmas de vibración de la caja de engranajes se recogieron transmitiendo el movimiento a velocidad constante con engranajes sin ningún fallo, sin aplicar ninguna carga. Además, se decidió utilizar un sistema de diagnóstico de fallos basado en RNA para la presente investigación. El conjunto de características estadísticas se extrajo basándose en los datos relativos a las amplitudes máximas de vibración. La frecuencia más baja de la señal de vibración (RMS) se utiliza como entrada para el sistema de diagnóstico de fallos basado en RNA diseñado y desarrollado en MATLAB.
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