Detección y diagnóstico de fallas en motores mediante el análisis de vibraciones aplicando técnicas de inteligencia artificial.
DOI:
https://doi.org/10.61799/2216-0388.1652Palabras clave:
Análisis de vibraciones, Mantenimiento, Inteligencia artificial, Redes neuronales, Algoritmos, Diagnostico de fallasResumen
Actualmente la detección y diagnóstico de fallas en motores en la industria es esencial en la reducción de costos tanto de mantenimiento en maquinaria (motores) como en aplacar las interrupciones en la producción. El análisis de vibraciones establece una técnica competente para detectas fallas o mal funcionamiento en motores, y su nivel de precisión ha aumentado gracias a la aplicación conjunta de inteligencia artificial, por lo tanto, se evaluó el rendimiento de diferentes algoritmos de inteligencia artificial en el campo de detección y diagnóstico de fallas haciendo uso del análisis de vibraciones en motores.
Se realizó una comparación exhaustiva de los resultados obtenidos con cada algoritmo empleando métricas y técnicas de evaluación con el fin de determinar cuál es el más efectivo, en esta tarea específica se tuvieron en cuenta indicadores como la precisión la sensibilidad y la especificidad de los algoritmos o aspectos como las técnicas de acondicionamiento de las señales de vibración, los métodos de extracción, selección de características claves, entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, redes neuronales y máquinas de vectores de soporte.
Por tanto, los algoritmos de inteligencia artificial demostraron alta precisión en la detección de fallas y resolución en la identificación de diversos tipos de problemas de manera oportuna; Los modelos contribuyeron en gran parte al análisis total ofreciendo un enfoque más seguro para el mantenimiento industrial predictivo, estableciendo la ruta para futuras mejoras y adopción de nuevos algoritmos más robustos y adaptables.
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