Análisis de la factibilidad técnica de la implementación de algoritmos de diagnóstico de fallas en alternadores de camiones mineros de la mina Anglo American, División Los Bronces

Abstract

Para una empresa es vital el poder predecir situaciones de riesgo, y anteponerse a ellas. Por lo general, dichas situaciones de peligro pueden producir grandes costos económicos. Tal es el caso de la industria minera, que posee variadas situaciones de riesgo asociadas a las fallas de sus equipos, en particular sus camiones. La industria minera se ha propuesto elaborar metodologías que optimicen el mantenimiento a los diversos equipos que poseen, con el objetivo de disminuir la probabilidad de falla en ellos, disminuir los costos de mantención, que estos se deterioren, y con la intención de que aumenten su vida útil. De no ser así, se podrían generar grandes costos por mantenciones no programadas, pérdidas operacionales, fallas imprevistas, además de tener pérdidas gravísimas de activos altamente costosos de la empresa. En particular, Anglo American, se ha propuesto desarrollar diversos modelos predictivos en sus equipos principales: palas y camiones. El presente trabajo de título tiene por objetivo establecer un modelo de estimación para determinar el estado de daño de componentes principales de la minera Anglo American, con la finalidad de poder gestionar de manera más rentable el activo, por ejemplo, realizar un cambio programado del componente sin que este sufra una falla catastrófica. El componente a estudiar es el alternador principal del camión CAEX 930-E4 y el modo de falla es el cortocircuito Turn-to-Turn en las bobinas de su estator.

Los objetivos específicos son: seleccionar el equipo a estudiar, determinar el modo de falla que sea más costoso y catastrófico para el equipo, determinar los parámetros para la creación del modelo, crear el modelo, caracterizar los esfuerzos del alternador, proponer un modelo matemático de acumulación del daño, filtrar los datos utilizando un filtro de partículas y de esta manera realizar la estimación del daño acumulado del componente. El presente trabajo no se ocupará de validar el modelo con los datos reales, dado que la empresa no cuenta con datos de los sensores actualmente. La metodología incluye: El conocimiento de la empresa, investigación de lo que es la predicción de fallas, estado del arte, adquisición y filtrado de datos, extracción de características, Clustering, Gestión de datos faltantes, simulaciones y determinación del estado de daño de la aislación.

Al modelar el equipo y su evolución del daño, fue necesario implementar un filtro de partículas cuyo objetivo fuese comparar, los datos ruidosos medidos con la modelación de la evolución del estado de daño. De esta manera, el filtro es capaz de entregar una medida del daño más cercano a la realidad, al tomar una decisión en cada medición de si otorgarle más credibilidad a los datos ruidosos medidos que al modelo matemático. Esto generará una p.d.f. que se irá actualizando en cada medición, y que logrará hacer más exactas estas decisiones. Gracias al filtro de partículas y la modelación, se pudo concluir que es factible estimar dicho estado de daño, para distintos momentos de medición y grado de convergencia razonable.