Diagnóstico de engranajes en sistemas de propulsión marinos utilizando técnicas ANFIS

• G.N. MARICHAL ^[1] ; M.L. DEL CASTILLO ^[1] ; J. LÓPEZ ^[2] ; I. PADRÓN ^[3] ; M. ARTÉS ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Educación a Distancia

     Universidad Nacional de Educación a Distancia

     Madrid, España

     
  2. [2] Universidad Carlos III de Madrid

     Universidad Carlos III de Madrid

     Madrid, España

     
  3. [3] Universidad de La Laguna

     Universidad de La Laguna

     San Cristóbal de La Laguna, España

     

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• Localización: Revista iberoamericana de ingeniería mecánica, ISSN 1137-2729, Vol. 20, Nº 1, 2016, págs. 37-47
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Diagnosis of gears in marine propulsion systems by using anfis techniques
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se aplican nuevas técnicas de diagnóstico para el mantenimiento basado en condición de diferentes sistemas de propulsión de pequeños vehículos marinos que utilizan hélices para el desplazamiento y que se utilizan de forma habitual en entornos marinos. En todos estos casos uno de los elementos de mayor interés es el análisis del correcto funcionamiento de las cajas reductoras. El determinar con suficiente anticipación posibles fallos es de vital importancia en ambientes marinos, donde las averías se pueden producir en condiciones muy adversas. Concretamente el estudio se ha centrado en el diagnóstico de defectos incipientes en los engranajes utilizando técnicas basadas en inteligencia artificial con la finalidad de determinar la aparición del defecto incipiente y el tipo de defecto. Se ha realizado la toma de datos de un conjunto de engranajes defectuosos y normales para, posteriormente, realizar ensayos con las técnicas citadas. Los resultados obtenidos muestran la potencialidad de estas nuevas técnicas, presentándose en este artículo resultados satisfactorios en los ensayos realizados.

  • English

    In this work, new diagnostic techniques of condition based maintenance of different propulsion systems of small marine vehicles that use propellers for movement and are used widely in marine environments are applied. Determining potential failures well in advance is vital in marine environments where failures can occur in very adverse conditions. Specifically, the study has focused on the diagnosis of incipient faults in the gears using artificial intelligence techniques in order to determine the occurrence of an incipient defect and the type of defect. It has made data collection from a set of defective gear and a normal one to then carry out tests with those techniques. In this paper satisfactory tests results are presented that show the potential of these new techniques.