Identificación de diferentes modos de operación en bombas hidráulicas de caudal fijo con pistones axiales mediante técnicas de aprendizaje automático

Abstract

Este trabajo busca identificar diferentes condiciones de operación en las bombas de pistones axiales de eje desviado mediante técnicas de análisis predictivo; la tesis expone la identificación de diversas situaciones de operación del equipo, que permitan extraer sus principales características de operación y establecer criterios claros de decisión ante posibles fallos en el equipo. La bomba de pistones axiales de eje desviado objeto de este estudio, hace parte de una máquina inyectora de una importante compañía de inyección de poliuretano ubicada en la ciudad de Medellín, donde las mediciones fueron tomadas durante el proceso productivo de inyección de espumas y las diferentes referencias de productos representan sus distintos modos de operación. La toma de datos de operación se dio a través de la medición de señales temporales como vibraciones, emisiones acústicas, ultrasónicas y campos magnéticos, discriminando diferentes niveles de exigencia del equipo. Esta información medida tendrá una etapa de análisis y descripción en el dominio del tiempo y la frecuencia mediante diferentes técnicas, así se facilitará un proceso de clasificación con estrategias de agrupamiento y redes neuronales; y finalmente se examinará el rendimiento de la clasificación con herramientas gráficas de evaluación. El resultado del desarrollo de la tesis hará posible comparar los diferentes métodos utilizados determinando la mejor sugerencia para un plan de diagnóstico de las bombas de pistones, que será el principal insumo de un programa de mantenimiento basado en la condición del equipo que garantice un prolongado ciclo de vida con eficiencia y eficacia en su operación. (Texto tomado de la fuente)

This work searches identify different operation conditions of bent axis piston pumps through predictive analysis techniques; the thesis shows various situations of equipment operation, it enables to take its main operating features and establish decision criteria before of equipment fail. The bent axis piston pumps factual of this investigation is part of an injection machine of a major company of polyurethane injection located at Medellin city, where the measures were taken during productive process of foams injection and the different products references represent its modes of operation. The operation data acquisition was given through the measurement of variables like vibrations, acoustic emissions, ultrasonic emissions and magnetic fields, discriminating the exigence levels of equipment. This information will have an analysis and description phase in time and frequency domain through different techniques; so, it will facilitate a classification process with clustering strategies and neural networks; finally, it will review the classification performance whit evaluation graphic tools. The development result will make possible to compare the used methods determining the better suggestion for a piston pumps diagnostic plan, it will be the main input of a maintenance plan based on equipment condition for warranting a long life cycle with efficiency and efficacy in its operation.