Ingeniero Civil Mecánico / La Ingeniería Mecánica está presente en la industria productiva debido a su aporte en la
generación de equipos y sistemas que realicen determinadas funciones dentro de una línea de
trabajo. A medida que los tiempos avanzan, los requerimientos de estos sistemas aumentan,
presentando nuevos desafíos a la hora de su diseño y manufactura, pero también, durante su
vida útil. En esto, el área de Gestión de Activos Físicos ha sido el protagonista a la hora de
estudiar el desgaste, rastrear posibles fallas y realizar las mantenciones a tiempo de manera
de reducir los tiempos fuera de operación que generan altos costos.
Debido a lo anterior, cada vez es más urgente monitorear los sistemas y detectar a tiempo
las situaciones que escapen de una operación eficiente y efectiva. Sin embargo, la gran
dimensionalidad de la información obtenida mediante los diversos tipos de monitoreo y el
alto ruido que normalmente presentan estos sistemas debido a sus componentes rotatorios o
cíclicos, dificultan el análisis efectivo de las bases de datos.
Es aquí donde los métodos de aprendizaje de máquinas presentan su potencial, ya que
éstos realizan una extracción de características sobre la base de datos, para luego discriminar
entre la información, generando una forma práctica de procesar la información disponible
permitiendo un análisis efectivo. En particular, las Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
son un método de aprendizaje supervisado que está inspirado en las redes neuronales humanas
y desarrolla su potencial en la clasificación de imágenes debido a que su método de aprendizaje
incluye filtros que resaltan (o atenuan) rasgos destacables.
Por otro lado, la emisión acústica es un fenómeno de generación de ondas elásticas debido
a los cambios irreversibles en la estructura interna de un cuerpo sólido. Las anteriores pueden
monitorearse mediante sensores, método de fácil implementación, alta densidad de datos y
sensibilidad.
En el presente trabajo de título se desarrollará un modelo de Red Neuronal Convolucional
en la cual se procesarán señales brutas (sin procesamiento previo) de emisión acústica con el
fin de generar un diagnóstico del estado de salud de un rotor experimental.
El rotor utilizado es puesto a prueba bajo 25 clases diferentes: Grieta a 5[mm], 10[mm],
15[mm], 20[mm], 30[mm], 45[mm], 65[mm] y 90[mm] del acople al eje con tamaños de 3, 6
y 10 [mm], además se capturan señales del caso sano. Esta base de datos queda disponible
para futuros trabajos, en el presente se trabaja con las fallas a 5[mm], 20[mm] y el caso sano.
La metodología de trabajo se divide en 4 etapas principales: puesta a punto del sistema
experimental, obtención de señales de emisión acústica, diseño, implementación y ajuste de
la CNN y finalmente los resultados y análisis.
El mejor modelo realizado consta de 3 clasificadores que en conjunto logran un desempeño
global del 98,65% en la clasificación del estado de salud del sistema. Superando por un 7,5%
al modelo más cercano con extracción previa de parámetros.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/159572 |
| Date | January 2018 |
| Creators | González Toledo, Danilo Fabián |
| Contributors | López Droguett, Enrique, Meruane Naranjo, Viviana, Boroschek Krauskopf, Rubén |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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