Clasificación del deslizamiento de correas mediante algoritmo genético

• Hernández López, Ángela ^[1] ; Marichal Plasencia, Graciliano Nicolás ^[1] ; Ávila Prats, Deivis ^[1] ; Camacho Espino, Jorge ; García-Prada, Juan Carlos ^[2]
  1. [1] Universidad de La Laguna

     Universidad de La Laguna

     San Cristóbal de La Laguna, España

     
  2. [2] Universidad Nacional de Educación a Distancia

     Universidad Nacional de Educación a Distancia

     Madrid, España

     
• Localización: Simposios del Comité Español de Automática, ISSN-e 3081-5002, Vol. 1, Nº. 2, 2025 (Ejemplar dedicado a: XX Simposio CEA de Control Inteligente)
• Idioma: español
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• Resumen

  • Las correas como elemento transmisor de potencia en cualquier industria suponen un factor de riesgo que para su control y mantenimiento deben ser monitorizadas. El estudio de los deslizamientos en correas es un campo que aún no se ha estudiado en profundidad y puede suponer una fuente de error importante si la maquinaria o el entorno propicia este efecto como pueden ser las desaladoras. Por lo tanto, es necesario diseñar una técnica que sea capaz de analizar las señales provenientes de mediciones en correas y estime su nivel de deslizamiento con el fin de evitar que la máquina trabaje en condiciones de desajuste, pudiendo consumir más energía o llegando a producir una rotura. En este trabajo se propone un método basado en un Sistema Neuro-Fuzzy Genético desarrollado por los autores, que es capaz de analizar las señales de vibración de la correa y determinar su nivel de deslizamiento.