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Banco de pruebas asistido por FEA para mejorar la comprensión del monitoreo de vibraciones en máquinas eléctricas: un estudio de caso práctico de aprendizaje experiencial

Autores: Ruiz-Sarrio, Jose E.; Madariaga-Cifuentes, Carlos; Antonino-Daviu, Jose A.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Gestión y administración

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 12

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El mantenimiento de máquinas eléctricas rotativas es un componente fundamental de los planes de estudio de ingeniería en todo el mundo. En este contexto, el monitoreo de vibraciones representa una metodología ampliamente utilizada para el monitoreo de maquinaria eléctrica rotativa. Sin embargo, la naturaleza multifísica del monitoreo de vibraciones presenta un escenario de aprendizaje complejo, que incluye conceptos de los dominios de la ingeniería mecánica y eléctrica. Este artículo propone un novedoso diseño de experiencia educativa basado en el conocimiento, aprovechando un banco de pruebas asistido por FEA integrado, con el objetivo de abordar de manera integral el vínculo electromecánico entre la corriente del estator y la vibración del marco. Para ello, se utiliza un modelo de Análisis de Elementos Finitos (FEA) para vincular señales eléctricas de excitación con fuerzas radiales en el aire que actúan en el estator. La correlación subsiguiente de estas predicciones de FEA con las vibraciones del marco medidas en un banco de pruebas físico proporciona a los estudiantes los conceptos teóricos y las herramientas prácticas para comprender adecuadamente este complejo fenómeno multifísico de amplia aplicación en escenarios industriales reales. El potencial pedagógico del método también incluye el desarrollo del pensamiento crítico y habilidades blandas para la resolución de problemas, así como una comprensión fundamental de los conceptos de gemelos digitales. Una encuesta de expertos al estilo Delphi realizada con 25 especialistas arrojó un fuerte apoyo a la solidez pedagógica y relevancia del método, con calificaciones medias entre 4.32 y 4.64 sobre 5 en dimensiones clave. Estos resultados confirman el potencial para mejorar la comprensión profunda y las habilidades prácticas en el diagnóstico de máquinas eléctricas basado en vibraciones.

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