Digitalización y mantenimiento predictivo en grúas torre
Autor:
Moreno-Moreno, David
Fecha:
2021Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis![Open Access Open Access](/themes/Mirage2/images/reunir/openaccess.png)
Resumen:
Analizando el estado actual del sector de la construcción, la constante necesidad de ser cada
vez más competitivos, y la poca influencia del I+D en dicho sector, nace la oportunidad de un
proyecto de digitalización de un elemento clave en el mismo, como es la grúa torre.
En el presente trabajo se realiza un diseño de un sistema de digitalización de una grúa torre.
Para ello se especifican los principales sensores de los que se extraerá información útil y
necesaria para su posterior tratamiento, se diseña una arquitectura de referencia para el
Internet Industrial con un patrón de arquitectura de 3 niveles, especificando un Gateway en la
capa Edge y un sistema de almacenaje de datos (Big Data) a través de una plataforma IoT en
la nube. Posteriormente se diseña un sistema de mantenimiento predictivo donde se analizan
los datos de la máquina digitalizada mediante técnicas de Machine Learning con el objetivo
de obtener modelos de predicción de fallos de la grúa torre.
Por último, se realiza una prueba de concepto para la detección de fallos en motores a través
de modelos de aprendizaje supervisados implementados en Matlab. La prueba demuestra la
exactitud y eficacia de los modelos de predicción para anomalías de la máquina.
Descripción:
Analyzing the current state of construction sector, the constant need to be more competitive,
and the little influence of R&D in this sector, the opportunity for a project to digitize a tower
crane is detected.
The present work proposes a design of a tower crane digitization system. To fulfill its endeavor,
the necessary sensors to extract meaningful data for a subsequent processing are specified,
an Industrial Internet Reference Architecture is designed with a three-tier architecture,
specifying a Gateway on the Edge level and a Big Data system at the IoT platform at the Cloud
level. Afterwards, a predictive maintenance system is designed where the data of the digitized
machine is analyzed through Machine Learning techniques in order to obtain failure prediction
models for the tower crane.
Finally, a practical proof-of-concept is performed for the detection of engine failures through
supervised learning models implemented in Matlab. This proof demonstrates the accuracy and
effectiveness of the prediction models for machine anomalies.
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