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Bustos Caballero, Alejandro

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Autor: Soriano Heras, Enrique ×

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    Aplicación de tecnologías disruptivas para la digitalización del mantenimiento ferroviario
    (['Universidad Nacional de Educación a Distancia (España)', 'Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica'], 2022) Rubio Alonso, Higinio; Castejón Sisamón, Cristina; Soriano Heras, Enrique; Bustos Caballero, Alejandro; García Prada, Juan Carlos
    La Industria 4.0 está revolucionando el modo en el que se abordan todos los aspectos de un producto o servicio, y el ferrocarril no es ajeno a ello. Tradicionalmente, el mantenimiento realizado en el ferrocarril se ha centrado en un enfoque preventivo, pero los paradigmas del Mantenimiento 4.0 implican una evolución hacia estrategias de mantenimiento más novedosas basadas en la monitorización de la condición y el mantenimiento predictivo. En este artículo se sientan las bases para el desarrollo de un gemelo digital del bogie de un tren de Alta Velocidad que facilite la adopción estas nuevas metodologías. Para ello, se propone un gemelo digital de bogie compuesto por tres modelos: un modelo geométrico generado por ordenador, un modelo de elementos finitos y un modelo multicuerpo. Los tres modelos proporcionan la información inicial para el comportamiento dinámico del sistema que deberá ser completado con información del sistema real en operación.
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    Publicación
    Aplicación de Técnicas de Aprendizaje Automático a la Diagnosis de Sistemas Mecánicos
    (['Universidad Nacional de Educación a Distancia (España)', 'Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica'], 2022) Junquera Meana, Enrique; Rubio Alonso, Higinio; Soriano Heras, Enrique; Bustos Caballero, Alejandro
    En la actualidad, y como consecuencia de la evolución de la cuarta revolución industrial o Industria 4.0, se dispone de una cada vez mayor abundancia de información de todo tipo. Así el presente trabajo tiene como objetivo principal la aplicación de técnicas de aprendizaje automático a la clasificación de señales de vibraciones procedentes de rodamientos de bolas, de forma que permita identificar con precisión los defectos presentes en sus componentes. El estudio se ha realizado mediante el uso de un algoritmo de aprendizaje supervisado, en particular, una adaptación y particularización del conocido como SVM Support Vector Machine mediante la aplicación MATLAB, para el tratamiento de las señales que se han adquirido en banco de pruebas.