Identificación de Fallas en bombas de vacío mediante sonido

Palabras clave: Autoclave, Aprendizaje Automático, bombas de vacío, diagnóstico por medio de sonido, Procesamiento de señales

Resumen

Las autoclaves son equipos fundamentales en los procesos de esterilización hospitalaria, y son tan importantes en un centro hospitalario que una falla en el equipo puede ocasionar la suspensión total de la actividad quirúrgica, ya que constituyen la principal herramienta en la prevención de la propagación de las infecciones a las que están expuestos los procedimientos médicos [1]. Un elemento vital en la operación de una autoclave es su bomba de vacío, pues de su desempeño depende el éxito del proceso de esterilización. En el presente artículo, se presenta un método para detectar automáticamente el estado de falla de la bomba de vacío de una autoclave a partir de las características de la señal sonora producida por el equipo durante su operación. Inicialmente, se capturaron las señales sonoras emitidas por la bomba tanto en condición normal como en condición de falla, se compararon los resultados obtenidos por diferentes métodos de análisis de las señales, y se determinó cuál de ellos resultó más adecuado para hacer un diagnóstico del estado de operación del equipo, los resultados obtenidos mostraron que, para identificar el tipo particular de falla analizado, el análisis en el dominio del tiempo resultó más adecuado que el análisis en el dominio de la frecuencia. Finalmente, se obtuvo un algoritmo que detecta la presencia o ausencia de agua en la bomba de vacío de la autoclave.

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Biografía del autor

Jhon Jairo Padilla Aguilar, Universidad Pontificia Bolivariana
Doctor en telemática, Universitat Politècnica de Catalunya. Magíster en informática, Universidad Industrial de Santander. Ingeniero Electrónico y de Telecomunicaciones, Universidad del Cauca. Intereses de investigación: Aprendizaje automático, Ingeniería de tráfico, Comunicaciones móviles, Calidad de Servicio en Internet.
Raúl Restrepo Agudelo, Universidad Pontificia Bolivariana
Magíster en ingeniería, Universidad Pontificia Bolivariana. Especialista en automatización de procesos industriales, Universidad de los Andes. Ingeniero electricista, Universidad Industrial de Santander. Intereses de investigación: Procesamiento de señales, Comunicaciones por la red eléctrica, Procesamiento del sonido.      
Jann Nicolás Mayorga, Universidad Pontificia Bolivariana
Ingeniero Electrónico, Universidad Pontificia Bolivariana. Intereses de investigación: Automatización.

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Publicado
2023-07-04
Cómo citar
Padilla Aguilar, J., Restrepo Agudelo, R., & Mayorga, J. (2023). Identificación de Fallas en bombas de vacío mediante sonido. Entre Ciencia E Ingeniería, 17(33), 24-30. https://doi.org/10.31908/19098367.2880
Sección
Artículos