Monitoreo Inteligente de la Condición de Maquinaria Rotativa Mediante la Fusión de Señales de Audio, Emisión Acústica, Vibración y Corriente

Este proyecto aborda la necesidad crítica de mejorar las estrategias de Mantenimiento Predictivo (MPd) en maquinaria rotativa, como engranajes, rodamientos y ejes, cuyas fallas inesperadas causan pérdidas sustanciales. El problema radica en la dificultad de inspeccionar estos componentes cerrados sin detener la operación. La solución propuesta se centra en el Monitoreo Inteligente de la Condición (MIC) mediante la fusión de múltiples señales de monitoreo: acústica, vibración, emisión acústica y corriente. La metodología se estructura en cinco fases: revisión bibliográfica exhaustiva; adquisición de datos experimentales bajo condiciones controladas utilizando bancos de vibraciones y software como LabVIEW y Matlab; extracción de Parámetros de Condición (PC) en dominios de tiempo, frecuencia y tiempo-frecuencia; selección y reducción de los PC más relevantes; y finalmente, el diseño y evaluación de sistemas de diagnóstico basados en la fusión de datos a nivel de fuente, datos y clasificadores, empleando aprendizaje automático para aumentar la exactitud diagnóstica y, consecuentemente, la confiabilidad del sistema. Objetivo: El objetivo principal es desarrollar un sistema de monitoreo inteligente para la condición de maquinaria rotativa (ejes, rodamientos, cajas de engranajes) mediante la fusión de señales de audio, emisión acústica, vibración y corriente, utilizando técnicas de minería de datos y aprendizaje automático para lograr un diagnóstico de fallos más preciso. Líneas de investigación: Ingeniería de control y tecnologías de automatización