Implementación de mantenimiento predictivo para una bomba centrífuga utilizando machine learning

dc.contributor.advisorDíaz Salas, Sergio Andrésspa
dc.contributor.authorSoto Zabala, Daniel Felipespa
dc.creator.cedula11481714572spa
dc.date.accessioned2021-11-03T14:56:22Z
dc.date.available2021-11-03T14:56:22Z
dc.date.issued2021-06-01spa
dc.description.abstractThis document presents an application of machine learning as predictive maintenance in a simulated centrifugal pump, it is a strategy of how to use this branch of artificial intelligence as a maintenance technique. By means of discrete simulations data are extracted from dynamic variables such as torque, pressure and flow from a centrifugal pump in a common water supply system, data is taken from the pump at two speed ranges in the pump rotoreng
dc.description.abstractEn este documento se presenta una aplicación de machine learning como antenimiento predictivo en una bomba centrifuga simulada, es una estrategia de cómo utilizar esta rama de la inteligencia artificial como técnica de mantenimiento. Por medio de simulaciones discretas se extraen datos de variables dinámicas como torque, presión y caudal de una bomba centrifuga en un sistema de suministro de agua común, se toman datos de la bomba a dos rangos de velocidades en el rotor de la bombaspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Mecatrónico(a)spa
dc.description.degreetypeMonografíaspa
dc.description.notesPresencialspa
dc.identifier.bibliographicCitation[1] GARCÍA GARRIDO, Santiago. Vibración en turbinas de vapor. [En línea]. http://www.renovetec.com/590-mantenimientoindustrial/110-mantenimiento-industrial/309-vibracion-en-turbinas-de-vapor. 01/10/2020.J.spa
dc.identifier.bibliographicCitation[2] KHADEMI, A., RAJI, F. y SADEGHI, M. (2019, abril). LoT Enabled Vibration Monitoring Toward Smart Maintenance. In 2019, Third International Conference on Internet of Things and Applications, University of Isfahan, Isfahan, Iran p. 1-6.spa
dc.identifier.bibliographicCitation[3] PINHEIRO ALVES, Pinheiro, BRANDAO MODESTO, Lago y DA COSTA, Cesar. (2019). Vibration Analysis of Rotary Machines Using Machine Learning Technique. European Journal of Engineering Research and Science, Vol. 2, p. 12-16.spa
dc.identifier.bibliographicCitation[4] EMPRESITE, Mantenimiento predictivo. [En línea]. Recuperado de https://empresite.eleconomistaamerica.co/Actividad/MANTENIMIENTO-PREDICTIVO/ Fecha de consulta 19 de octubre de 2020.spa
dc.identifier.bibliographicCitation[5] MPC. Mantenimiento predictivo computarizado Ltda. [En línea]. Recuperado de http://mpc-predictivo.com/representaciones.htm. Fecha de consulta19 de octubre de 2020.spa
dc.identifier.bibliographicCitation[6] PREDICTIVO. Análisis de vibraciones balanceo dinámico - alineación laser. [En línea]. Recuperado de http://www.predictivoltda.com/ Fecha de consulta19 de octubre de 2020spa
dc.identifier.bibliographicCitation[7] ZHOU, Taotao y LI Yan-fu. (2020). Degradation Assessment and Remaining Useful Life Prognostic of Centrifugal Pump using Multi-Sensor Process Monitoring The 9th Asia-Pacific International Symposium on Advanced Reliability and Maintenance Modeling (APARM 2020 – Vancouver).spa
dc.identifier.bibliographicCitation[8] ARDILA, Alfonso, MARTÍNEZ, Felipe, GARCÉS, Kelli, BARBIERI, Giacomo, SÁNCHEZ-LONDONO, David, CAIELLI, Andrea, y FUMAGALLI, Laura. (2020). XRepo - Towards an information system for prognostics and health management analysis. Procedia Manufacturing, 42, p.146-153.spa
dc.identifier.bibliographicCitation[9] PREDITEC. Mantenimiento predictivo. [en linea]. http://www.preditec.com/mantenimiento-predictivo/. 01/02/2021spa
dc.identifier.bibliographicCitation[10] AUTOMATION FÓRUM. ¿qué es el mantenimiento correctivo? [página web]. Fecha de consulta. recuperado de https://www.tecsaqro.com.mx/blog/mantenimiento-correctivo/spa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Antonio Nariñospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UANspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/spa
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5154
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñospa
dc.publisher.campusBogotá - Surspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaspa
dc.publisher.programIngeniería Mecatrónicaspa
dc.rightsAcceso abierto
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectmachine learninges_ES
dc.subjectturbo máquinaes_ES
dc.subjectpredicciónes_ES
dc.subjectprevenciónes_ES
dc.subjectcorrecciónes_ES
dc.subject.ddc530.12es_ES
dc.subject.keywordmachine learninges_ES
dc.subject.keywordTurbo Machinees_ES
dc.subject.keywordPredictiones_ES
dc.subject.keywordPreventiones_ES
dc.subject.keywordCorrectiones_ES
dc.titleImplementación de mantenimiento predictivo para una bomba centrífuga utilizando machine learninges_ES
dc.typeTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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dcterms.audienceEspecializadaspa
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