Condition Monitoring

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Llamada gratuita. Lunes a Viernes de 9h a 20h.

Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    100h

  • Duración

    4 Semanas

  • Inicio

    Fechas a elegir

  • Campus online

  • Servicio de consultas

Condition Monitoring (CM) es un conjunto de tecnologías que se aplican para conocer el estado (condición) de los sistemas mecánicos, eléctricos y electromecánicos. A partir del estado de los mismos se puede aplicar la política de mantenimiento o de control adecuadas para preservar en buenas condiciones el estado de los sistemas o para alargar la vida útil de los mismos.

Para aplicar CM se deben monitorizar los sistemas, procesar las señales obtenidas y transformar en conocimiento la información a ellas vinculada. Aplicando técnicas de Inteligencia Artificial el sistema se puede automatizar para que de forma inteligente (ICM, Intelligent Condition Monitoring) se obtenga la información acerca del estado del sistema bajo estudio.
En este curso, se estudian los modos de fallo de algunos sistemas de rotación, su monitorización, el procesado de señales aplicable, sus patologías y las técnicas de Inteligencia Artificial que se pueden utilizar. Se usan señales de rodamientos, ejes, cajas de engranajes, etc.

Este curso forma parte del título de posgrado de Experto en Monitorización Inteligente de la Condición, con lo que se puede convalidar dentro del mismo.

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Fechas a elegirMatrícula abierta

A tener en cuenta

Saber los distintos tipos de mantenimiento de máquinas existentes actualmente.
Análisis de los modos de fallo de sistemas mecánicos, eléctricos y electromecánicos y de sus causas.
Conocer la forma de saber el estado de los sistemas anteriormente mencionados aplicando las técnicas de Condition Monitoring.
Saber las variables involucradas en los distintos modos de fallo y la forma de realizar las medidas.
Conocer el procesado de señales aplicable a cada modo de fallo.
Conocer la forma de extraer el Vector de Características que contiene la firma del fallo.
Entrenar un sistema de clasificación para detección automática del fallo.

El curso está dirigido a aquellos titulados universitarios que quieran orientar su carrera profesional a la monitorización basada en la condición.

Titulados universitarios (graduados, licenciados, ingenieros e ingenieros técnicos).

Título certificado por la Universidad Europea de Madrid y cuya gestión de matriculación es realizada por HEXIA.

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Materias

  • Introducción al mantenimiento
  • Mantenimiento de máquinas
  • Mantenimiento predictivo
  • Mantenimiento basado en la condición
  • Modelo Jeffcott
  • Monitorización de los rotores
  • Respuesta en régimen forzado
  • Respuesta en régimen libre
  • Régimen permanente sinusoidal
  • Diagnóstico de desequilibrios
  • Excentricidades
  • Holguras
  • Fundamentos del mantenimiento basado en condición
  • Rodamientos
  • Desgaste
  • Vibraciones en el endentado del engranaje
  • Clasificación
  • Aprendizaje
  • Clasificadores Naïve-Bayes

Profesores

Enrique Hernández Hernández

Enrique Hernández Hernández

Profesor

Formación Académica Titulación: • Ingeniero Técnico Industrial, especialidad Electrónica, por la Universidad de Zaragoza. • Ingeniero en Organización Industrial, por la Universidad Europea de Madrid. • Máster Oficial en Investigación e Ingeniería Ambiental, por la Universidad Alfonso X el Sabio. Doctorado: Doctor en Organización Industrial, por la Universidad Alfonso X el Sabio. Actividad profesional Profesor Titular en la Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia de Doña Godina (Universidad de Zaragoza).

Temario

Este curso forma parte del título de posgrado de Experto en Monitorización Inteligente de la Condición, con lo que se puede convalidar dentro del mismo.

Sus contenidos son los siguientes:
  • Introducción al mantenimiento industrial moderno.
  • Teoría de la fiabilidad y modos de fallo.
  • Modos de fallo en sistemas rotativos.
  • Modos de fallo en rodamientos y en reductoras/multiplicadoras.
  • Monitorización de sistemas electromecánicos y eléctricos.
  • Métodos inteligentes de diagnóstico de fallo.
  • Aprendizaje automático.
  • Técnicas de aprendizaje.

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