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MANTENIMIENTO INDUSTRIAL
MANTENIMIENTO PREDICTIVO
METODOS DE DIAGNOSTICOS
MODULO II
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TUCUMAN
FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS Y TECNOLOGIA
ING. JUAN CARLOS SANTANA SANCHEZ
MANTENIMIENTO INDUSTRIAL
 ANALISIS VIBRATOROS EN TIEMPO Y FRECUENCIA
 Consecuentemente , las vibraciones en un equipo rotante resulta
de la acción y reacción de fuerzas externas e internas del sistema.
Cuando un equipo sufre deterioro en algún componente este se
manifiesta aumentando sintomáticamente estas fuerzas
modificando su intensidad y por lo tanto provocan variación en
los niveles de vibración.
 Aprovechando este efecto muchos problemas en equipos
rotantes pueden identificarse con la Técnica de Análisis de
Vibraciones.
 Resulta imprescindible establecer con anticipación los
parámetros de salida que representen el Estado Funcional
Optimo del equipo como también los límites cuantitativos de
operación.
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 DIAGNOSTICO
 Sabemos que , a menor vibración menores son los esfuerzos en
una máquina rotante. Por consiguiente, debemos ser capaces de
diagnosticar con la mayor certeza las causas que provocan estas
variaciones de los esfuerzos. Lo interesante del análisis espectral
es determinar, con la ayuda de la frecuencia, el origen de las fallas.
 Podemos evaluar: Desbalanceo, Desalineación, Eje Doblado,
Resonancia, Solturas Mecánicas, Excentricidad, Problemas de
transmisión a engranajes, Problemas en Rodamientos, etc.
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 Conclusiones
 Las señales causadas por vibraciones de mayor
energía presentan frecuencias cercanas o igual a
la de rotación de la máquina. Además , pueden
aparecer frecuencias de excitación a 2, 3 ,4 ,etc.
veces del rpm rotante que se llaman armónicas
(2x,3x,4x). Asi las frecuencias vibratorias
específicas de los elementos nos ayudan a
comprender el origen del problema, mientras que
la amplitud nos indican la gravedad de los
mismos.
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MANTENIMIENTO PREDICTIVO
SISTEMAS DE DIAGNOSTICO
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 DIAGNOSTICO BASADO EN MODELOS:
Independientemente de la técnica de control
utilizado se puede emplear el diagnostico
empleando modelos. Estos modelos se emplean
para generar salidas que mediante un análisis
posterior permiten determinar la ocurrencia de
un fallo o el cambio a un estado que es previo a
la ocurrencia del fallo.
Las posibilidades de hacer un diagnostico es
generar mediante dicho modelo las series que
son captadas con los sensores que funcionan en
el sistema el cual se está estudiando.
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MANTENIMIENTO PREDICTIVO BASADO EN
SISTEMAS EXPERTOS
Los sistemas Expertos son una parte de la Inteligencia Artificial
que es una rama de la informática que intenta conseguir que
los ordenadores simulen la inteligencia humana. Estos
sistemas son programas de computación interactivos que
contiene la experiencia, conocimiento y habilidades propias
de una persona o grupos de personas, que son especialistas
en esta especialidad de Mantenimiento Industrial, de manera
que permiten resolver problemas específicos de manera
inteligente y satisfactoria.
Los dos componentes de cualquier Sistema Experto son una
“Base de Conocimientos” y un “Programa de Inferencia” ,
también llamado “Motor de Inferencias”. Estos programas de
Inferencia manejan información almacenada en la base de
datos y mediante procesos de búsqueda y comparación de
patrones.
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 En el campo del Mantenimiento Predictivo los Sistemas
Expertos se utilizan fundamentalmente como herramientas
de diagnostico. Se trata de que el programa pueda determinar
en cada momento el estado de funcionamiento de sistemas
complejos, anticipándose a los posibles incidentes que
pudieran acontecer. Así, usando un modelo computacional
del razonamiento de un experto humano, proporciona los
mismos resultados que alcanzaría dicho experto.
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 MANTENIMIENTO BASADO EN REDES
NEURONALES(RNA)
Las redes neuronales artificiales son como una representación
del cerebro humano que intenta simular su proceso de
aprendizaje. Siendo el termino artificial que nos indica que
estas redes se implementan en una computadora(ordenador)
que es capaz de hacer un gran numero de operaciones que
conlleva el proceso de aprendizaje.
Las RNA tienen un gran número de procesadores artificiales
virtuales interconectados que de forma simplificada simulan
la funcionalidad de neuronas biológicas. Estas se modelan
mediante un mecanismo de pesos, que son ajustados durante
la fase denominada de “Aprendizaje”. Por otra parte en una
RNA , además de los pesos y las conexiones , cada memoria
tiene asociada una función matemática denominada Función
de Transferencia. Dicha función genera la señal de salida de
la neurona a partir de las señales de entrada.
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Componentes de una Red Neuronal Artificial
Existen una gran variedad de redes neuronales, todas ellas tienen una
estructura común. Al igual que en el cerebro humano, una red
neuronal esta formada por neuronas y las conexiones entre ellas. La
neuronas intercambian información entre ellas a través de las
conexiones que las unen. Estas conexiones están caracterizadas por un
parámetro llamado peso y que sirve para dar más importancia a unas
conexiones frente a otras.
Una red neuronal tiene una configuración tal que dispone de una serie de
neuronas de entrada , a través de interconexiones emite una salida, esta
viene dada por tres funciones: 1) Función Propagación/Excitación, 2)
Función Activación , 3) Función de Transferencia.
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 ESTRUCTURA GENERAL DE NEURONA ARTIFICIAL
En el campo del Mantenimiento Predictivo las Redes Neuronales pueden ser empleadas de
diversos modos. Pueden usarse para modelar un sistema en cuestión, de modo que pueda hacerse
una comparación entre salidas del sistema y las de la red neuronal. Las discrepancias pueden ser
un indicativo de un funcionamiento anómalo del sistema. También puede usarse su capacidad para
discernir la pertenencia a una clase u otra de los datos que llegan a la Red. Otra manera de
emplear las redes neuronales es predecir las salidas futuras de una serie determinada, de manera
que sea posible anticiparse a los fenómenos que pudieran ocurrir en el sistema.
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 APLICACIONES DE REDES NEURONALES
 Las RNA han sido aplicadas a un número en aumento de solución
de problemas en la vida real y atacando temas de complejidad,
donde la mayor ventaja es la solución a casos complicados para la
tecnología actual, tratándose de situaciones que no tienen
solución algorítmica o cuya solución es muy compleja para ser
encontrada.
 Detallamos que el éxito de la aplicación de estas redes RNA
reside en el procesado paralelo, adaptativo y no lineal. Las RNA
han encontrado muchas aplicaciones en la visión artificial,
procesado de imágenes y señales, reconocimiento del habla,
control de robots, inspección industrial y exploración científica.
El dominio de aplicación de la RNA se puede clasificar de la
siguiente forma; asociación, clasificación, regeneración de
patrón, regresión y generación y optimización.
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 USOS DE RNA
 Clasificación de Patrones
 Aproximación de funciones
 Mapeo
 En lo que exista información imprecisa con tolerancia a fallos
 Aprendizaje Adaptativo
 Autoorganización
 Tolerancia a Fallos
 Operación en tiempo real
 Fácil construcción de circuitos integrados
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BIBLIOGRAFIA:
1) GESTION DEL MANTENIMIENTO,KELLY-HARRYS
2) FIABILIDAD Y SEGURIDAD , CREUS
3) MANUAL DEL MANTENIMIENTO INTEGRADO, REY SACRISTAN
4) DOSSIER MANTENIMIENTO UNIVERSIDAD CARLOS III DE
MADRID ,ESPAÑA
5) MANUAL DE MANTENIMIENTO , ALEJANDRO PISTARELLI
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PREGUNTAS ???
GRACIAS