Resumen

El monitoreo de vibraciones juega un papel clave en la confiabilidad de la maquinaria industrial, ya que permite mejorar el rendimiento de la maquinaria bajo supervisión a través de la detección de modos de falla. Por lo tanto, los esquemas de monitoreo de vibraciones que proporcionan información sobre la condición futura, es decir, enfoques de pronóstico, son de creciente interés para las comunidades científica e industrial. Este trabajo propone una metodología de pronóstico de señales de vibración, aplicada a un sistema electromecánico rotativo y su cadena cinemática asociada. El método combina la adaptabilidad de la modelización neurodifusa con una estrategia de descomposición de señales para modelar los patrones de la señal de vibraciones bajo diferentes escenarios de falla. La sintonización del modelo se realiza mediante Algoritmos Genéticos junto con un procedimiento de selección de intervalo basado en correlación. El rendimiento y la efectividad del método propuesto se validan experimentalmente con un banco de pruebas electromecánico que contiene una cadena cin

• Materias:Degradación acelerada Fatiga estructural Proceso de compresión Metodología de detección Movimiento caótico
• Subjects:Accelerated degradation Structural fatigue Compression process Detection methodology Chaotic motion
• Palabras claves:Monitoreo de vibraciones; Confiabilidad de maquinaria industrial; Detección de modos de falla; Enfoques de pronóstico; Modelado neurodifuso; Estrategia de descomposición de señales
• Keywords:Vibration monitoring; Industrial machinery reliability; Failure modes detection; Prognosis approaches; Neurofuzzy modeling; Signal decomposition strategy