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Título : Obtención de una base de datos de temperatura, corriente y caída de tensión causada por el desbalanceo mecánico en el laboratorio de diagnóstico técnico
Autor : Guzmán Cullay, Edwin Patricio
Director(es): García Mora, Félix Antonio
Tribunal (Tesis): Hernández Dávila, Eduardo Segundo
Palabras claves : TECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍA;BASE DE DATOS;DESBALANCEO MECÁNICO;TERMOGRAFÍA;ANALIZADOR DE ENERGÍA;PHYTON (SOFTWARE)
Fecha de publicación : 9-jun-2022
Editorial : Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Citación : Guzmán Cullay, Edwin Patricio. (2022). Obtención de una base de datos de temperatura, corriente y caída de tensión causada por el desbalanceo mecánico en el laboratorio de diagnóstico técnico. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.
Identificador : UDCTFM;25T00481
Abstract : The main objective of this work was to obtain a database by collecting measurements of temperature, current and voltage drop caused by mechanical imbalance, using a module suitable for this work. It is located in Technical Diagnosis and Energy Efficiency Laboratory at Escuela Superior Politécnica de Chimborazo "ESPOCH". The distribution of the measurements corresponds to (30/70), 30% of the measurements were made with the module aligned without unbalance masses and 70% were made for 5 different masses that cause static unbalance. The equipment used were: a thermographic camera, an energy and electrical quality analyzer, with which measurements were made every 30 seconds; For the analysis of the data obtained, the Python program was used in which the lines of code were programmed, obtaining graphs with relevant information on the data analyzed. As a result of the measurements with the equipment, a database consisting of 2000 rows by 102 columns was obtained, with a total of 204,000 data. The histograms of the variables analyzed serve to identify the behavior of the data when the module is without unbalanced and unbalanced masses. In conclusion, the temperature increase that exists in the points (C1, C2, C3 and C4) allows to identify that the module presents mechanical imbalance. There is a positive correlation in the temperature dispersion diagram, the more the imbalance increases more the temperature of the analyzed point’s increases. There is also an increase in the values of current, voltage, tension and power that allows to show an imbalance in the module. It is recommended to carry out future work related to Machine Learning or machine learning in the detection of imbalance in rotating equipment.
Resumen : El objetivo principal del trabajo fue obtener una base de datos mediante la recolección de mediciones de temperatura, corriente y caída de tensión provocadas por el desbalanceo mecánico, utilizando un módulo apto para este trabajo, ubicado en el Laboratorio de Diagnóstico Técnico y Eficiencia Energética de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo “ESPOCH”. La distribución de las mediciones corresponde a un (30/70), 30% de las mediciones se realizó con el módulo alineado sin masas de desbalanceo y el 70% se lo realizó para 5 masas diferentes que provocan desbalanceo estático. Los equipos utilizados fueron una: cámara termográfica y un analizador de energía y calidad eléctrica, con los cuales se realizaron mediciones cada 30 segundos; para el análisis de los datos obtenidos se manejó el programa Python, en el cual se programó las líneas de código, obteniendo gráficas con información relevante sobre los datos analizados. Como resultado de las mediciones con los equipos se obtuvo una base de datos que consta de 2000 filas por 102 columnas, con un total de 204000 datos, los histogramas de las variables analizadas sirven para identificar el comportamiento de los datos cuando el módulo se encuentra sin masas de desbalanceo y con desbalanceo. En conclusión, el aumento de temperatura que existe en los puntos (C1, C2, C3 y C4) permiten identificar que el módulo presenta desbalanceo mecánico, a su vez existe una correlación positiva en el diagrama de dispersión de temperatura, mientras más aumente el desbalanceo más aumenta la temperatura de los puntos analizados, también existe el aumento de los valores de corriente, voltaje, tensión y potencia que permite evidenciar un desbalanceo en el módulo. Se recomienda realizar trabajos futuros relacionados a Machine Learning o aprendizaje de máquina en la detección de desbalanceo en equipos rotativos.
URI : http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/17781
Aparece en las colecciones: Ingeniero de Mantenimiento; Ingeniero/a en Mantenimiento Industrial

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