Services on Demand
Journal
Article
Indicators
Cited by SciELO
Access statistics
Related links
Similars in SciELO
Share
Investigación & Desarrollo
Print version ISSN 1814-6333On-line version ISSN 2518-4431
Abstract
ZURITA, Grover; SANCHEZ, Vinicio and CABRERA, Diego. UNA REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA DEL ANÁLISIS VIBRACIONAL PARA EL DIAGNÓSTICO DE MÁQUINAS MEDIANTE EL USO DE MÉTODOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Inv. y Des. [online]. 2016, vol.1, n.16, pp.102-114. ISSN 1814-6333.
En la industria, fallas en los engranajes y rodamientos son una de las principales causas de avería en máquinas rotativas, reduciendo el tiempo de disponibilidad de los equipos en producción y generando tiempo de inactividad con costos elevados. Por tanto, existe una creciente demanda de monitoreo basado en la condición de vibración de engranajes y rodamientos, y cualquier método con el fin de mejorar la fiabilidad y exactitud del diagnóstico de fallas debe ser evaluado. Con el fin de realizar eficientemente el diagnóstico de las máquinas, investigadores desarrollan diferentes técnicas avanzadas de procesamiento digital de señales y métodos de inteligencia artificial para extraer características de las fallas en los equipos. El objetivo principal de este estudio bibliográfico es de realizar una revisión del estado del arte relacionado con el análisis de vibraciones para el diagnóstico de las máquinas usando métodos de inteligencia artificial.
Keywords : Método de Inteligencia Artificial; Método de Aprendizaje de Máquina; Arboles de Decisión; Aprendizaje Profundo.