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    Sistema de adquisición y monitoreo en tiempo real para la detección temprana de fallas en motores mediante análisis de señales de vibración y temperatura bajo un ambiente (IoT)

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    Date
    2025-06-11
    Author
    Gómez Garcia, Johan Alexis
    Advisor
    Carmona Cadavid, Cindy Vanessa

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Sistema de adquisición y monitoreo en tiempo real para la detección temprana de fallas en motores mediante análisis de señales de vibración y temperatura bajo un ambiente (IoT) AU - Gómez Garcia, Johan Alexis Y1 - 2025-06-11 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69921 AB - Esta investigación busca responder cómo desarrollar un sistema de adquisición y monitoreo en tiempo real para detectar fallas tempranas en motores asíncronos mediante el análisis de vibración y temperatura en un entorno IoT. El objetivo principal fue diseñar, construir e integrar un sistema embebido con una plataforma en la nube, validándolo en un entorno controlado para prevenir fallas costosas en un motor industrial de 55 kW. La metodología empleada incluyó el diseño de un sistema IoT con un sensor de vibración y temperatura, la construcción de un prototipo embebido que recolecta datos de manera constante y cada 15 segundos lo envía una plataforma en la nube para registrar y consultar información en tiempo real a lo largo de semanas o meses. Se realizaron pruebas en lugares donde se puede evidenciar el arranque, desaceleración y operación continua, analizando patrones mediante figura s por registros en Python y generando alertas de fallas mediante ThingSpeak al correo electrónico. Los hallazgos revelaron que el sistema detecta eficazmente anomalías, cuando superan los picos de vibración como 24 mm/s y temperaturas que alcanzan 49.5 °C, incluso identificando incrementos térmicos por falta de refrigeración. Una alerta específica registró 4.92 mm/s de vibración y 35.85 °C, confirmando su capacidad para notificar fallas tempranas. A partir del estudio, se aprendió que el sistema IoT ofrece una solución viable para el mantenimiento predictivo, permitiendo intervenir el motor antes que sean fallas críticas. Los resultados destacan la importancia de integrar sistemas de enfriamiento y ajustar umbrales según normas como ISO. Esta investigación contribuye al conocimiento en monitoreo de motores, proponiendo un prototipo que puede mejorar paro que puede ser usado en industrias similares. Palabras clave: Vibraciones, motores asíncronos, temperatura, IoT ER - @misc{10596_69921, author = {Gómez Garcia Johan Alexis}, title = {Sistema de adquisición y monitoreo en tiempo real para la detección temprana de fallas en motores mediante análisis de señales de vibración y temperatura bajo un ambiente (IoT)}, year = {2025-06-11}, abstract = {Esta investigación busca responder cómo desarrollar un sistema de adquisición y monitoreo en tiempo real para detectar fallas tempranas en motores asíncronos mediante el análisis de vibración y temperatura en un entorno IoT. El objetivo principal fue diseñar, construir e integrar un sistema embebido con una plataforma en la nube, validándolo en un entorno controlado para prevenir fallas costosas en un motor industrial de 55 kW. 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A partir del estudio, se aprendió que el sistema IoT ofrece una solución viable para el mantenimiento predictivo, permitiendo intervenir el motor antes que sean fallas críticas. Los resultados destacan la importancia de integrar sistemas de enfriamiento y ajustar umbrales según normas como ISO. Esta investigación contribuye al conocimiento en monitoreo de motores, proponiendo un prototipo que puede mejorar paro que puede ser usado en industrias similares. 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La metodología empleada incluyó el diseño de un sistema IoT con un sensor de vibración y temperatura, la construcción de un prototipo embebido que recolecta datos de manera constante y cada 15 segundos lo envía una plataforma en la nube para registrar y consultar información en tiempo real a lo largo de semanas o meses. Se realizaron pruebas en lugares donde se puede evidenciar el arranque, desaceleración y operación continua, analizando patrones mediante figura s por registros en Python y generando alertas de fallas mediante ThingSpeak al correo electrónico. Los hallazgos revelaron que el sistema detecta eficazmente anomalías, cuando superan los picos de vibración como 24 mm/s y temperaturas que alcanzan 49.5 °C, incluso identificando incrementos térmicos por falta de refrigeración. Una alerta específica registró 4.92 mm/s de vibración y 35.85 °C, confirmando su capacidad para notificar fallas tempranas. A partir del estudio, se aprendió que el sistema IoT ofrece una solución viable para el mantenimiento predictivo, permitiendo intervenir el motor antes que sean fallas críticas. Los resultados destacan la importancia de integrar sistemas de enfriamiento y ajustar umbrales según normas como ISO. Esta investigación contribuye al conocimiento en monitoreo de motores, proponiendo un prototipo que puede mejorar paro que puede ser usado en industrias similares. Palabras clave: Vibraciones, motores asíncronos, temperatura, IoT OL Spanish (121)
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    Motor Asíncronos Google Scholar
    Temperatura Google Scholar
    Vibraciones Google Scholar
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    cead_-_medellín
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    Esta investigación busca responder cómo desarrollar un sistema de adquisición y monitoreo en tiempo real para detectar fallas tempranas en motores asíncronos mediante el análisis de vibración y temperatura en un entorno IoT. El objetivo principal fue diseñar, construir e integrar un sistema embebido con una plataforma en la nube, validándolo en un entorno controlado para prevenir fallas costosas en un motor industrial de 55 kW. La metodología empleada incluyó el diseño de un sistema IoT con un sensor de vibración y temperatura, la construcción de un prototipo embebido que recolecta datos de manera constante y cada 15 segundos lo envía una plataforma en la nube para registrar y consultar información en tiempo real a lo largo de semanas o meses. Se realizaron pruebas en lugares donde se puede evidenciar el arranque, desaceleración y operación continua, analizando patrones mediante figura s por registros en Python y generando alertas de fallas mediante ThingSpeak al correo electrónico. Los hallazgos revelaron que el sistema detecta eficazmente anomalías, cuando superan los picos de vibración como 24 mm/s y temperaturas que alcanzan 49.5 °C, incluso identificando incrementos térmicos por falta de refrigeración. Una alerta específica registró 4.92 mm/s de vibración y 35.85 °C, confirmando su capacidad para notificar fallas tempranas. A partir del estudio, se aprendió que el sistema IoT ofrece una solución viable para el mantenimiento predictivo, permitiendo intervenir el motor antes que sean fallas críticas. Los resultados destacan la importancia de integrar sistemas de enfriamiento y ajustar umbrales según normas como ISO. Esta investigación contribuye al conocimiento en monitoreo de motores, proponiendo un prototipo que puede mejorar paro que puede ser usado en industrias ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto de investigación
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69921
    Collections
    • Ingeniería Electrónica [239]
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