{"id":83791,"date":"2026-01-29T10:32:43","date_gmt":"2026-01-29T13:32:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=83791"},"modified":"2026-01-29T10:32:43","modified_gmt":"2026-01-29T13:32:43","slug":"presento-trabajo-final-de-grado-denominado-deteccion-de-fallas-en-equipos-rotativos-mediante-la-combinacion-de-tecnicas-espectrales-y-analisis-modal-con-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=83791","title":{"rendered":"Present\u00f3 Trabajo Final de Grado denominado \u00abDetecci\u00f3n de Fallas en Equipos Rotativos mediante la Combinaci\u00f3n de T\u00e9cnicas Espectrales y An\u00e1lisis Modal con Machine Learning\u00bb"},"content":{"rendered":"<p><em><strong>\u00abDetecci\u00f3n de Fallas en Equipos Rotativos mediante la Combinaci\u00f3n de T\u00e9cnicas Espectrales y An\u00e1lisis Modal con Machine Learning\u00bb<\/strong><\/em>, se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por el ahora ingeniero <strong>Emanuel Orzusa Torres<\/strong>, como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0<strong>Ingenier\u00eda Mec\u00e1nica<\/strong>\u00a0de la\u00a0<strong>Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA)<\/strong>. La defensa del trabajo se realiz\u00f3 el martes 23 de Diciembre del 2025, a las 16:00 h en el Aula TFG2 de la Instituci\u00f3n.<!--more--><\/p>\n<p>El mantenimiento basado en condici\u00f3n (CBM) utiliza variables medidas del activo (por ejemplo, vibraciones) para sustentar decisiones de intervenci\u00f3n seg\u00fan su estado, en lugar de intervenir \u00fanicamente por tiempo o despu\u00e9s de la falla. En este marco, las metodolog\u00edas de diagn\u00f3stico basadas en datos pueden integrarse como componentes t\u00e9cnicos dentro de una estrategia de gesti\u00f3n de activos f\u00edsicos alineada con ISO 55000. En equipos rotativos, la relaci\u00f3n directa entre el comportamiento din\u00e1mico y las se\u00f1ales de vibraci\u00f3n permite plantear el problema como un diagn\u00f3stico multiclase a nivel de ventanas temporales.<\/p>\n<p>En el Trabajo Final de Grado se presenta una metodolog\u00eda de diagn\u00f3stico de fallas en equipos rotativos basada en el procesamiento por ventanas de se\u00f1ales de vibraci\u00f3n y la comparaci\u00f3n de dos enfoques complementarios. El Pipeline A construye, por condici\u00f3n, una biblioteca de modos obtenidos por HigherOrder Dynamic Mode Decomposition (HODMD) y clasifica nuevas ventanas mediante m\u00e9tricas de similitud modal y penalizaci\u00f3n en frecuencia. El Pipeline B transforma cada ventana en un vector de caracter\u0131sticas que combina picos espectrales (FFT), descriptores por bandas tipo Box\/STFT y rasgos modales derivados de HODMD, y entrena clasificadores supervisados con optimizaci\u00f3n de hiperparametros.\u00a0La validaci\u00f3n principal se realiz\u00f3 sobre el dataset VAT (45 escenarios finos, 900 ventanas multicanal) y se complemento con un banco de pruebas propio (3 condiciones, 30\u00a0ventanas).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abDetecci\u00f3n de Fallas en Equipos Rotativos mediante la Combinaci\u00f3n de T\u00e9cnicas Espectrales y An\u00e1lisis Modal con Machine Learning\u00bb, se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por el ahora ingeniero Emanuel Orzusa Torres, como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0Ingenier\u00eda Mec\u00e1nica\u00a0de la\u00a0Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA). 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