Con ello, se logran detectar problemas en cadenas cinemáticas en un tiempo estimado de cinco minutos.
El estudiante de Doctorado en Mecatrónica de la Facultad de Ingeniería Campus San Juan del Río de la Universidad Autónoma de Querétaro (UAQ), Juan José Saucedo Dorantes, desarrolló el proyecto “Metodologías para mejorar la confiabilidad del diagnóstico de cadenas cinemáticas”, investigación que forma parte del Fondo de Proyectos Especiales de Rectoría (FOPER) 2017.
De acuerdo con Saucedo Dorantes, su trabajo se enfoca en el estudio de fallas en caja de engranes o en motores de inducción de los sistemas industriales, mismos que se detectan a través de sensores, una tarjeta de datos y la computadora. Para ello, se enfocó en errores como: barras rotas, desalineamiento, desbalance y las relacionadas con el rodamiento.
“Es un sistema que está basado en sensores inteligentes, con ellos adquirimos las diferentes señales, ya sea vibraciones, temperaturas y corrientes, las llevamos a la computadora en donde después de haber desarrollado una estrategia de procesamiento podemos dar el diagnóstico, que es en caracterizar los diferentes fallas con una técnica específica”, refirió.
El universitario, afirmó que de esta investigación se obtuvieron diferentes resultados, entre estos: detectar si los errores son de origen mecánico o eléctrico; además de la publicación del proyecto en una revista indexada por el Journal Citation Report (JCR), en donde dijo, se pueden reportar los resultados de sus indagaciones.
Agregó que actualmente en el mercado existen productos comerciales que tienen la capacidad de dar el diagnostico de las fallas, sin embargo, estos son costosos y de arquitectura cerrada, es decir, no permiten hacer un análisis más profundo de las señales con las que trabajan los equipos para dar un resultado.
“Con la utilización de nuestros propios sensores, una tarjeta de datos y el procesamiento que hacemos sobre una computadora, tenemos la ventaja de analizar más profundamente cómo es que se originan los fallos, una vez que tenemos las señales, en cinco minutos podemos dar el diagnóstico, es un nuevo sistema que se puede ofrecer a la industria para solucionar toda su problemática de manera inmediata”, acotó.
El siguiente paso de acuerdo con Juan José Saucedo, es programar esta técnica en un dispositivo digital que permita hacer el diagnóstico en tiempo real. El proyecto contó con la colaboración del estudiante en la Maestría en Ciencias Mecatrónicas, Francisco Arellano Espitia y de asesor se tuvo al Dr. Roque Alfredo Ríos.
