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http://ciateq.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1020/489| Análisis fractal para predicción de fallas en bombas de paletas mediante el cálculo del Coeficiente de Hurst | |
| Jorge Calzada Gómez | |
| Luciano Vela-Martínez John Edison García Herrera | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-CompartirIgual | |
| Análisis predictivo Bomba de paletas Hurst Rango reescalado Dimensión fractal Ingeniería de manufactura Predicción de falla Análisis fractal Predictive analysis Vane pump Fractal dimension | |
| Los sistemas hidráulicos de potencia son una fuente intermedia de energía muy común y muy eficiente en la industria. Por su combinación de fuerza, precisión, velocidad y costo, son una opción competitiva respecto a otros sistemas. Aunque en condiciones de alta exigencia, las bombas tienden a fallar prematuramente, ya sea por condiciones aleatorias como variaciones de carga, temperatura, contaminación del fluido hidráulico o la variabilidad de su construcción. Por lo tanto, el monitoreo de su comportamiento dinámico es una actividad común del mantenimiento predictivo; sin embargo, en ciertas condiciones, el análisis espectral de los datos con métodos tradicionales como la Transformada Rápida de Fourier (FFT, por sus siglas en ingles), inspección y análisis por ultrasonido y algunas otras técnicas de mantenimiento predictivo, no permiten detectar oportunamente la falla, sino hasta que ésta es inminente. En este documento se presenta un método de detección de fallas en una bomba de paletas mediante la obtención del coeficiente de Hurst, por medio del cálculo del rango reescalado (R/S), a partir de la medición de las vibraciones del sistema en operación, bajo condiciones de trabajo normales. Con este análisis se busca detectar si el comportamiento de los datos es aleatorio o presenta tendencias subyacentes de memoria larga que puedan indicar una correlación entre los datos y la naturaleza dinámica del sistema, ya sea estable o inestable. Los resultados obtenidos mostraron, en efecto, existe una correlación clara entre el coeficiente de Hurst y la respuesta dinámica de la bomba en condiciones estables e inestables, por lo que se considera que la estimación del coeficiente de Hurst permite detectar oportunamente la falla en un sistema hidráulico. Hydraulic systems are a very common and efficient intermediate energy source in the industry. Because of their combination of power, precision, speed, and cost, they are highly competitive compared to other energy sources. Although in high demand conditions, pumps tend to fail prematurely, either due to random conditions such as load variations, temperature, hydraulic fluid contamination, or the variability of their construction; therefore, monitoring of its dynamic behavior is a common predictive maintenance activity. However, under certain conditions, the spectral analysis of the data with traditional methods such as FFT (Fast Fourier Transform), ultrasound inspection and analysis or others, not allow timely detection of the failure, but until it is imminent. In this document, a method of fault detection in a vane pump is presented by estimating the Hurst exponent, from the measurement of the vibrations of the system in operation under real working conditions. This analysis seeks to detect whether the behavior of the data is random or has underlying long memory trends that may indicate a correlation between the data and the dynamic nature of the system, whether stable or unstable. The results obtained showed, there is a clear correlation between the Hurst exponent and the dynamic response of the pump in stable and unstable conditions, so it is considered that the Hurst coefficient estimate allows us to detect the failure in a hydraulic system on time. Jaime Villalobos Corona, Asesor en Planta. | |
| CIATEQ, A.C. | |
| 2021 | |
| Tesis de doctorado | |
| Español | |
| Público en general | |
| INGENIERÍA DE PROCESOS | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Doctorado en Manufactura Avanzada |
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| CalzadaGomezJorge DMANAV 2021.pdf | Tesis de doctorado en texto completo | 10.65 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |