Diseño e implementación de un sistema de adquisición de datos que permite predecir fallas mecánicas en los motores mediante el estudio de sus vibraciones.

Abstract

En el presente proyecto se desarrolló un sistema que detecta de manera predictiva fallas en máquinas rotativas a través del desarrollo e implementación de diferentes tipos de sensores que permiten identificar de manera eficiente la mejor forma de adquirir señales que permitan detectar estas fallas. Mediante el uso de acelerómetro, sensor de temperatura, sensor piezoeléctrico, micrófono y un sistema de adquisición de datos, se realizó un análisis de vibraciones en máquinas rotativas DC prediciendo posibles fallas a causa de anomalías mecánicas identificando las frecuencias involucradas, estas medidas pueden ser visualizadas en tiempo real. Se desarrollo un software basado en LabVIEW 2019 que permite la adquisición y visualización de los datos, así como también el control del motor Se plantearon diferentes escenarios en los que se realizaron comparativos de las señales adquiridas por cada sensor y así mismo como fue comportamiento identificando frecuencias en cada escenario. Se plantea la implementación de este sistema como una plataforma educativa donde los estudiantes podrán llevar a cabo practicas presenciales en materias como Software para ingeniería, software avanzado para ingeniería, electrónica digital, control análogo y procesamiento digital de señales.