Sistema de clasificación de severidad de desalineación motor-eje mediante redes neuronales convolucionales

Resumen

En maquinaria rotativa, la desalineación es una de las principales causas de vibración y puede verse afectada por diversos factores. En los últimos años, se han empleado métodos de aprendizaje automático para la detección de fallas en maquinaria rotativa. Por lo tanto, en este trabajo se expone una metodología para la clasificación de la severidad de desalineación angular y paralela, mediante el entrenamiento de un modelo de red neuronal convolucional con los espectros de frecuencia, obtenidos de los soportes de los rodamientos del eje para cada condición operativa. El conjunto de datos para el entrenamiento se generó de forma experimental en un banco de pruebas diseñado y fabricado con este fin, variando la magnitud de la desalineación del sistema. Los resultados de los modelos entrenados mostraron 100% de precisión en la clasificación con datos de validación para la desalineación angular y de 90% para el caso de la desalineación paralela.