A model based virtual sensing approach for the predictive maintenance of elevator installations

• Autores: Ekaitz Esteban Echeverria
• Directores de la Tesis: Aitzol Iturrospe Iregui (dir. tes.), Óscar Salgado Picón (codir. tes.)
• Lectura: En la Mondragon Unibertsitatea ( España ) en 2016
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Gerardo Aranguren Aramendia (presid.), José Manuel Abete Huici (secret.), Felix Martínez Noguera (voc.), Francesc Pozo Montero (voc.), Inge Isasa Gabilondo (voc.)
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología industrial
      • Ingeniería de mantenimiento
    • Tecnología médica
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• Resumen

  • El trabajo en esta tesis doctoral aborda varias preguntas abiertas a cerca de los sensores virtuales basados en modelos en su aplicación al mantenimiento predictivo de los ascensores. En primer lugar, se desarrolla un modelo electromecánico para una instalación de ascensor que comprende los subsistemas mecánicos y eléctricos, con el fin de representar el comportamiento dinámico de un ascensor durante el viaje. En segundo lugar, se diseña un banco de ensayos de ascensor a escala para emular diferentes configuraciones de ascensor. Para este diseño, se aplica análisis dimensional asegurando la similitud entre el banco de ensayos a escala y el sistema emulado. En tercer lugar, se propone el algoritmo extended state space recursive leas! square para virtual sensing. Este algoritmo se compara con el clásico filtro de Kalman extendido. En cuarto lugar, se proponen diferentes indicadores clave de rendimiento para el mantenimiento predictivo de ascensores. Las ventajas y limitaciones del enfoque de sensores virtuales basado en modelos se evalúan en base a pruebas experimentales en el banco de ensayos de ascensor a escala y en una instalación de ascensor.