| dc.contributor.advisor | Gutiérrez Torres, Jairo Luis | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_josé_celestino_mutis | |
| dc.creator | Castaño Mejía, Jorge Eliecer | |
| dc.date.accessioned | 2021-05-06T03:47:36Z | |
| dc.date.available | 2021-05-06T03:47:36Z | |
| dc.date.created | 2021-02-03 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/40523 | |
| dc.description.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. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Diseño e implementación de un sistema de adquisición de datos que permite predecir fallas mecánicas en los motores mediante el estudio de sus vibraciones. | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Vibración | |
| dc.subject.keywords | Muestreo | |
| dc.subject.keywords | Interfaz | |
| dc.subject.keywords | Software | |
| dc.subject.keywords | Sensor | |
| dc.description.abstractenglish | In this project, a system was developed that predictively detects failures in rotating machines through the development and implementation of different types of sensors that allow to efficiently identify the best way to acquire signals to detect these failures.
Through the use of an accelerometer, temperature sensor, piezoelectric sensor, microphone, and a data acquisition system, a vibration analysis was performed in DC rotating machines, predicting possible failures due to mechanical anomalies, identifying the frequencies involved, these measurements can be visualized in real-time.
A software-based on LabVIEW 2019 was developed that allows the acquisition and visualization of the data, as well as the control of the motor
Different scenarios were proposed in which comparisons of the signals acquired by each sensor were made, as well as the behavior identifying frequencies in each scenario.
The implementation of this system is proposed as an educational platform where students can carry out face-to-face practices in subjects such as Engineering Software, advanced engineering software, digital electronics, analog control, and digital signal processing. | |
