Abstract in spanish

RESUMEN: La implementación de tecnologías que permitan el rastreo y monitoreo de problemas en la maquinaria es el primer paso para la detección de daños que pueden ser causales de paros en sectores de la producción de una empresa. Los compresores son herramientas necesarias en procesos industriales donde se requiere transmisión de energía por medio de sistemas neumáticos. Debido a la necesidad del uso de actuadores neumáticos en los procesos industriales, la sanidad de los compresores se convierte en un aspecto crítico del funcionamiento de estos procesos. Así, para garantizar la ejecución continua de los sistemas que lo componen, se debe monitorear y predecir el estado de falla en los compresores. De entre todas las variables físicas a medir, la utilizada en este trabajo de grado es la vibración. Debido a lo anterior, surge la necesidad de la implementación de un sistema de monitoreo sobre compresores para capturar su comportamiento vibratorio respecto a sus condiciones de operación. Para este monitoreo, se definieron puntos de medición a partir de la tendencia extraída de documentación científica, perteneciente a trabajos de grado, artículos científicos y bibliografías técnicas. Definidos los puntos tentativos de medición, se procedió a adaptar el sistema de adquisición de datos tomado del proyecto HDTAC 2.0, para ajustarlo hacia lo requerido para este proyecto de grado. Se valida el correcto funcionamiento del equipo ante las modificaciones para posteriormente realizar pruebas sobre un entorno controlado que proporcionen información sobre el efecto de la falla en la vibración de un sistema de transmisión por poleas. Con los resultados obtenidos del estudio de las condiciones de falla y la selección de puntos. se instrumenta el compresor, recolectando mediciones de vibración de este durante el desempeño de sus operaciones normales. Con estas mediciones, se procede a la definición de indicadores de condición del compresor a partir de características extraídas de las mediciones. El proceso de selección utiliza redes neuronales para estimar la capacidad de explicar el fenómeno de la condición de operación del compresor por medio del desempeño de la predicción que estas generen. Además, se genera un umbral de sanidad a partir de la tendencia evidenciada en el agrupamiento de los datos de medición, que permite la clasificación de condiciones de operación sanas en la unidad compresora a partir de mediciones de vibración.