Banco de Diagnostico e identificación de las frecuencias de fallo para los equipos UDC1 & PP-300R de la Empresa Penagos Hermanos

Abstract

La necesidad de poder identificar anomalías en la maquinaria rotodinámica y prever los fallos por paradas no programadas, se hace más importante cada día en un mundo más competitivo. Actualmente, existen muchos métodos para el diagnóstico y supervisión de maquinaria rotodinámica, uno de ellos es el análisis de vibraciones mecánicas en el cual se puede supervisar y diagnosticar diferentes patologías de falla presente en la maquinaria. Sin embargo, no solo ese es el alcance del análisis por vibraciones mecánicas, también se puede usar para establecer indicadores de calidad para aquellas empresas que fabrican maquinaria. Por lo tanto, el desarrollo tecnológico en esta área de estudio es fundamental para el crecimiento industrial. Por tal motivo, el alcance de este proyecto es poder lograr una metodología diferente adaptando el alcance industrial que el IoT “"Internet Of Things" nos ofrece como la agrupación e interconexión de dispositivos (sensores) a través de una red, logrando así poder ampliar nuestro campo de diagnóstico y poder supervisar en tiempo real el estado de una o varias máquinas. Otra ventaja que nos ofrece el incorporar la tecnología del IoT al análisis de vibraciones mecánicas, es que toda la información capturada por los dispositivos queda en la nube y en un servidor el cual ejecuta el procesamiento de las señales digitales y la interfaz gráfica dando la posibilidad de visualizar el diagnostico desde cualquier dispositivo inteligente (Portátil, celular o Tablet) conectado a la red. Por último, se presenta el análisis de espectro de frecuencia realizado a los equipos PP-300R y UDC-1 de la empresa Penagos Hermanos para diagnosticar e identificar las frecuencias de fallo.