Análisis de patologías a partir de registros vibratorios y modelización matemática para determinación de algoritmos de mantenimiento predictivo

En todas las disciplinas ingenieriles se habla de tres filosofías de mantenimiento: curativo, preventivo y predictivo. La literatura científica ha puesto de manifiesto cómo el mantenimiento predictivo, dependiente del estado, es el que mejor relación coste-beneficio presenta. No obstante, el principal inconveniente de esta filosofía de mantenimiento es la necesidad de llevar a cabo inspecciones frecuentes que permitan cuantificar el valor de las variables que influyen en la vida útil del mecanismo/proceso que se está analizando.

El grupo de investigación del Instituto de Matemática Multidisciplinar de la UPV codirigido por la profesora Julia Real cuenta con una amplia experiencia en el mantenimiento de infraestructuras.

Hasta el momento la experiencia del grupo se centra en el ámbito de las infraestructuras lineales y máquinas rotativas.

En el ámbito ferroviario, trabaja en el análisis de patologías existentes tanto en el material rodante como en la superestructura e infraestructura ferroviaria, habiendo objetivado el patrón vibratorio de cada una de ellas; es más, son capaces de predecir, en base a la señal procesada, la amplitud del defecto y la probabilidad de ocurrencia de fallo.

Paralelamente, también en el ámbito ferroviario, trabaja en la obtención del perfil de vía (defectos de alineación y de nivelación) procesando la señal vibratoria que se mide en determinados puntos del vehículo ferroviario. Estos datos se cotejan con sistemas ópticos de medición de perfil de vía, obteniendo resultados técnicamente satisfactorios y económicamente muy rentables.

El grupo cuenta con una amplia experiencia en este campo; entre sus proyectos más relevantes, destaca la gran actividad en Chile, donde han implementado esta técnica a la predicción de determinadas patologías de elementos rotativos.