Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Borras Pinilla, CarlosCastaneda Cabrera, Lida Marcela2024-03-0320142024-03-0320142014https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/31141El trabajo de grado descrito en este documento consistió en la implementación de la técnica de inteligencia arti_x001C_cial conocida como Máquinas de Soporte Vectorial, para el desarrollo de un sistema experto capaz de diagnosticar 9 fallas especí_x001C_cas en Maquinaria rotativa. La máquina de aprendizaje fue entrenada con un conjunto de señales de vibración Mecánica obtenidas a partir de un Banco de Pruebas, especialmente elaborado para la validación experimental de este trabajo de investigación, este banco de pruebas fue capaz de reproducir la respuesta dinámica correspondiente a desbalanceo, desalineamiento en paralelo y paso de álabes. Los parámetros usados como características para la clasi_x001C_cación fueron Amplitud del espectro en velocidad y la frecuencia de giro del rotor medida en Hz, con esta información básica, se construyeron los datos de entrenamiento, para después entrenar y generar el modelo para predicción de fallas, una vez obtenido el modelo, se procedió a evaluarlo con datos de prueba obteniendo resultados satisfactorios para la clasi_x001C_cación y predicción del tipo de falla y su severidad. La metodología propuesta obtuvo resultados superiores al 90 % en las pruebas de clasi_x001C_cación desarrolladas con los datos experimentales que fueron recolectados en el laboratorio de Vibraciones Mecánicas de la Universidad Industrial de Santander.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Máquina De Soporte VectorialFunción De KernelVectores De SoporteDiagnóstico De FallasMantenimiento PredictivoVibraciones MecánicasCon- _x001C_AbilidadMaquinaria RotativaDiagnóstico de fallas en maquinaria rotativa por análisis de vibraciones basado en máquinas de soporte vectorialUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coSupport Vector MachineKernel FunctionSupport VectorFault DiagnosisPredictive MaintenanceMechanical VibrationsReliabilityRotating Machinery.Rotating machinery fault diagnosis using vibration analysis based on support vector machinesinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)