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Introducción
En nuestro país constituyen asunto de primer orden la sustitución de importaciones y el logro de soberanía tecnológica. En el contexto nacional existen sinnúmeros de espacios en los que estos fines no han podido ser alcanzados: o se utiliza tecnología básica, ya obsoleta, o se utiliza tecnología moderna importada. Uno de estos espacios es el monitoreo y diagnóstico industrial, el cual es vital para la implementación del mantenimiento predictivo, estrategia que eleva la productividad, reduce los costos, mejora el impacto ambiental y fortalece la seguridad operacional.Existen ejemplos de empresas cubanas (por ejemplo, centrales termoeléctricas, EMCE, centrales azucareros) que han aplicado tecnología foránea moderna de monitoreo y diagnóstico, adquirida a precios apreciablemente elevados, que no se encuentra adaptada a las características propias del contexto industrial nacional. Y, por otro lado, también existen muchas empresas, por ejemplo, del MINAL, del SIME, que no están utilizando la tecnología más actualizada.
En el siguiente trabajo se presentan diferentes contribuciones al desarrollo propio nacional de tecnología orientada al monitoreo y diagnóstico industrial, de modo que se tribute a la sustitución de importaciones y al logro de soberanía tecnológica.
Sobre la tecnología general de adquisición y procesamiento de señales
La tecnología general de adquisición y procesamiento de señales, en dependencia de la aplicación, puede involucrar el trabajo en diferentes áreas: el manejo de sensores y el acondicionamiento de sus señales, la conversión analógica/digital, uso de plataformas de procesamiento y control (por ejemplo, basadas en microcontroladores, en FPGA, etc.), la interacción con el usuario (monitores VGA, pantallas gráficas LCD, teclado, panel táctil, etc.), la transmisión de los datos (aplicación de diferentes interfaces de comunicación, tales como bluetooth, ethernet, WiFi, etc.), el almacenamiento de datos (uso de diferentes tecnologías, tales como memorias USB, SD, etc.).
En caso de aprovecharse el uso de computadoras, también podría estar involucrado el desarrollo de software de interfaz con algún dispositivo de digitalización de la señal de sensores, el empleo de alguna plataforma informática de base de datos y la aplicación de técnicas de procesamiento de señales o información, entre otras. Sobre las técnicas de procesamiento de señales, es necesario mencionar que abarcan 3 grandes áreas: a) técnicas de preprocesamiento (por ejemplo, técnicas de reducción de ruido, filtrado, fusión de sensores, etc.); b) técnicas de extracción de características (por ejemplo, procesamiento estadístico de orden superior, análisis espectral, etc.); y c) técnicas de reconocimiento de patrones (redes neuronales artificiales, lógica combinatoria, etc.).
Métodos
Los trabajos ejecutados se basaron en el conocimiento científico y tecnológico acumulado y se orientaron a la solución de problemas no resueltos desde el punto de vista científico y su contextualización al entorno industrial nacional. Los desarrollos tecnológicos presentados se correspondieron con soluciones propias, adaptadas a las particularidades del contexto nacional. Las nuevas propuestas realizadas desde un enfoque más científico se basaron en las tendencias actuales internacionales relativas al desarrollo de algoritmos en el área específica del monitoreo y diagnóstico industrial, y fueron mejoradas fundamentalmente para que pudieran aplicarse con mayor efectividad o eficiencia.
Resultados
Aportes al desarrollo de nuevos algoritmos de reducción de ruido (técnicas de preprocesamiento)
Con el objetivo de obtener implementaciones eficaces de tecnología de monitoreo y diagnóstico basada en el uso de sensores de aceleración de bajo costo (capacitivos), varios trabajos se propusieron buscando reducir el ruido que los caracteriza.
En uno de los trabajos se propuso, de manera novedosa, el empleo de redes neurales artificiales. En el procedimiento solo se trabaja con la señal contaminada con el ruido y se emplea una red perceptron multicapa FIR. 1 La relevancia de este trabajo consiste en que para eliminar el ruido, la red neural “aprende” la estadística del mismo. Las redes neurales fueron implementadas en hardware, para lo cual se describió la arquitectura de perceptron multicapa FIR óptima, obtenida en Matlab, en VHDL, para descargarla en una FPGAXC3S1200E de Xilinx. Con ese trabajo se demostró la efectividad con que se podía aplicar las RNA para cancelar ruido. Se logró implementar en una FPGA la arquitectura de Perceptron Multicapa FIR que resultó eficiente en la tarea de reducción de ruido.
Otros resultados fueron obtenidos con la combinación de técnicas de procesamiento estadístico (2do orden y orden superior) con el procedimiento de convolución. En particular, se obtienen resultados efectivos al establecer dicha combinación utilizando, por un lado, cumulantes de cuarto orden 2 y, por otro lado, la primera derivada del espectro de potencia. 3) En el primer caso, además de demostrarse que el algoritmo en teoría es capaz de eliminar completamente el ruido gaussiano, resuelve el problema científico de la pérdida de la fase de una señal sinusoidal cuando se aplica el procesamiento estadístico de orden superior. En el segundo caso, enfocado a la eliminación del ruido con función de autocorrelación impulsiva (incluye el ruido gaussiano), los resultados se obtienen a un costo computacional mucho menor, pues se trabaja con características estadísticas de segundo orden. También se propone la implementación del primero de estos algoritmos en FPGA. 4,5
Desarrollo de tecnología de adquisición, almacenamiento, transmisión de señales hacia computadora y su registro y gestión
En esta área se realizaron contribuciones desde la concepción general de sistemas, hasta el desarrollo de soluciones concretas específicas. Por ejemplo, se desarrolló un trabajo en el que se presentó una propuesta de sistema de monitoreo por condición de bajo costo para implementar en parques eólicos. 6
Otros trabajos, referidos a equipos electrónicos más completos, también fueron llevados a cabo. Se presentaron 2 experiencias: a) un sistema embebido, portable, basado en microcontrolador ’51 para el registro de vibraciones; y b) un sistema controlado desde una computadora conectada a internet, para el monitoreo de la condición de motores eléctricos a través del registro de diferentes variables físicas (vibraciones, temperatura, tensión y corriente eléctricas). 7 Otra contribución también estuvo dada en la exploración de las posibilidades de los sistemas de lógica configurable para la digitalización y manejo de variables físicas empleando el procesamiento digital. 8) Entre las propuestas dirigidas a soluciones de problemas tecnológicos más específicos, se pueden mencionar los trabajos orientados a enfrentar el problema de poder transmitir hacia una computadora situada a una distancia considerable (mayor que la que admite la comunicación serie RS232) y utilizando tecnología de costo relativamente bajo, datos obtenidos digitalmente a través de plataformas basadas en microcontroladores. 9,10 Además, buscando resolver limitaciones existentes en dispositivos electrónicos desarrollados, para realizar de manera autónoma la visualización de datos y resultados de procesamiento, se desarrolló una solución que empleó una pantalla de cristal líquido o módulo LCD. 11
También se propusieron trabajos relativos al desarrollo de software de gestión de variables de diagnóstico. Por ejemplo, se desarrolló un software para la gestión de la condición de los transformadores de potencia que permitiera gestionar la información necesaria para facilitar el diagnóstico de los transformadores. 12
Validación teórica o experimental de la aplicación de técnicas clásicas y avanzadas de procesamiento de vibraciones al diagnóstico de cojinetesy engranajes
Varios trabajos se desarrollaron en relación con la implementación y validación de técnicas clásicas y avanzadas de extracción de características aplicadas para detectar fallos en componentes electromecánicos a través del análisis de vibraciones. 13-15) En particular, uno de estos trabajos, relativo a la aplicación del procesamiento estadístico de tercer orden a la detección de fallos en cojinetes de rodamientos, demostró desde la teoría la ineficacia quese obtendría al aplicar esta técnica, en contraposición a la extensa popularidad con que contaba su uso en esta tarea concreta. 16,17
Respecto a la aplicación de nuevas de estas técnicas, destaca la propuesta de aplicación de procesamiento cicloestacionario avanzado a la detección de fallos en cojinetes de rodamientos. 18,19) Con este trabajo, entre otros aspectos, se utilizan cumulantes de segundo orden por primera vez, lo cual logró reducir la interferencia producida por determinados tipos de vibraciones (cicloestacionarias de primer orden) en el proceso de detección de fallos en cojinetes de rodamientos cuando se aplica el procesamiento cicloestacionario de segundo orden. Para demostrar las mejoras, fue creada una nueva función, nombrada función de razón de interferencia, la cual permitió cuantificar la medida en la que el resultado se acerca a la solución del problema.
Como parte de los esfuerzos dedicados a la obtención de algoritmos más efectivos de detección de fallos en cojinetes de rodamientos, se desarrolló una nueva propuesta orientada a la detección de modulaciones lineales, que demostró resultados superiores en comparación con el algoritmo del biespectro, tradicionalmente aplicado a la detección de fallos en cojinetes de rodamientos. 20
Otra nueva propuesta se manifestó en la aplicación de un enfoque sincrónico de análisis de vibraciones para la detección de fallos en engranajes 21-24) y cojinetes de rodamientos. 25 Con este enfoque se presentó una técnica de detección de fallos engranajes que arrojó resultados más efectivos y de menor costo computacional que las ya publicadas hasta el momento. Además, de manera novedosa se propuso un algoritmo de detección de fallos en engranajes, cuya característica automática favorece su aplicación en sistemas de monitoreo continuo. Dentro de este algoritmo destaca un procedimiento novedoso de estimación de la velocidad de giro de ejes mecánicos en sistemas con engranajes; con este, se alcanza a resolver un problema universal de la detección de fallos: estimar la velocidad de giro instantánea. Este mismo algoritmo fue aplicado a la detección de fallos en cojinetes de rodamientos con resultados satisfactorios.
Diagnóstico de chumaceras de turbinas de vapor aplicando enfoques de inteligencia computacional
Respecto al desarrollo de técnicas de reconocimiento de patrones, por un lado, se aportaron contribuciones correspondientes a la selección de los rasgos más importantes para el diagnóstico de determinados fallos de chumaceras. 26-28Los conjuntos de valores de las variables que soportan el trabajo corresponden a los datos almacenados en reportes de diagnóstico y mantenimiento de una termoeléctrica en explotación y las técnicas aplicadas son herramientas del enfoque lógico combinatorio. Los resultados alcanzados mostraron, entre otras consideraciones, que la relevancia de los rasgos cualitativos que se incorporaron a la descripción de los fallos es superior a la de los rasgos numéricos, lo cual nunca había sido identificado previamente. Precisamente la aplicación novedosa del enfoque lógico combinatorio permitió incluir variables no numéricas en el análisis matemático.
En este mismo contextose alcanzó a realizar la identificación automática de fallos de Babbitt y holgura excesiva en chumaceras, empleando para ello rasgos extraídos del espectro de las vibraciones. 29) Este trabajo constituye el primer estudio orientado a la detección de estos fallos en chumaceras cilíndricas operando en un ambiente industrial real.
Sobre la introducción y generalización de las contribuciones
Desde que se obtuvieron los primeros resultados, a inicios del año 2000, con el desarrollo de las primeras versiones de sistema de monitoreo y diagnóstico, se comenzaron a organizar encuentros de generalización, llevando a la materialización de cartas de intención y el inicio de contratos de investigación se comenzó a trabajar en su aplicación, a través de la ejecución de proyectos empresariales en Pinar del Río (por ejemplo, fábrica de repuestos, empresa cárnica, agromecánica, entre otros). Es obvio que no constituían empresas que pudieran materializar la generalización de una tecnología que no se produce en el país,aunque los trabajos demostraron la efectividad de los desarrollos. Por esta razón, solo se llegó a una introducción parcial de los resultados. En el año 2005 se inician gestiones con el MINAZ para desarrollar y generalizar sistemas de diagnóstico. En el 2006 esta coordinación se extendió a EMCE, UNE, pero existían dificultades con la disponibilidad de financiamiento. En el año 2007, bajo la concepción del MIC de promover la sustitución de importaciones y el logro de soberanía tecnológica, se aprueban 2 proyectos (también apoyados por el MES) para desarrollar tecnología de monitoreo y diagnóstico industrial. De hecho, ese año, el grupo de expertos del Programa ramal de la electrónica dictaminó que la propuesta tiene impacto en el ahorro de los recursos energéticos dada su vinculación al diagnóstico de los propios equipos generadores, entre otras aplicaciones. El equipo propuesto sustituye importaciones y cuenta con mercado nacional. En paralelo, a partir de los trabajos realizados en el marco de la red internacional iberoamericana SEDIPRE-CYTED, 30 iniciados en 2007, se alcanzaba el desarrollo de un sistema (figura 1) adaptado para ser introducido en el primer grupo de aerogeneradores emplazado en Gibara, Holguín.
Aún queda memoria de la brutal temporada ciclónica del 2008 que cernió al país, durante varios años, en una situación económica y social compleja. Años después, cuando se pudo recuperar, se procedió a la reorganización del sistema administrativo estatal (reestructuración de ministerios), así como el sistema nacional de ciencia e innovación tecnológica, quedandodetrás la gestión de los proyectos antes mencionados.No obstante, se continuó con el desarrollo de tecnología de monitoreo y diagnóstico industrial, con resultados que continuaron siendo de interés de empresas, como la ECIE Cienfuegos, e incluso instituciones de otras esferas, como la Dirección Provincial del Salud (Pinar del Río).
En el marco de la convocatoria 2020 de los Programas Nacionales de Ciencia, Tecnología e Innovación, en particular, en el PNCTI 05-Programa Nacional Desarrollo Energético Integral y Sostenible,se presentó y aprobó,y se encuentra en curso, el proyecto Desarrollo de Tecnología de Monitoreo y Diagnóstico Industrial, el cual ya ha recibido por parte de empresas nacionales diversas expresiones de interés en relación a su pertinencia. Se trabaja para que este arranque en los trabajos conduzca a su estructuración en la forma de Ciclo Científico-Productivo. El contexto es favorable a ello.
Conclusiones
Se ha presentado un grupo de contribuciones al desarrollo nacional de tecnología de monitoreo y diagnóstico industrial. Estas no solo han cubierto el aspecto tecnológico, abarcando prácticamente todas las áreas, sino también el aspecto científico, al aportarse diversas propuestas novedosas, interesantes y de nivel internacional. Estos resultados demuestran que es posible el desarrollo, al más alto nivel, de tecnología de monitoreo y diagnóstico industrial en Cuba, el cual hoy se encuentra en correspondencia con el nuevo paradigma de Industria 4.0 a través de su rama Mantenimiento Predictivo 4.0. Los resultados avalan el reconocimiento nacional e internacional que se cuenta en esta esfera de la ciencia y la técnica.
