Clasificación de la condición de funcionamiento de un bogie ferroviario mediante redes neuronales - Bustos Caballero, Alejandro; Zamorano Garzón, Marta; García Prada, Juan Carlos (Anales de Ingeniería Mecánica, 2025)
La digitalización del mantenimiento ferroviario como consecuencia de la adopción de la Industria 4.0 puede detectar prematuramente la presencia de defectos en el material rodante y notificárselo a los operadores ferroviarios antes con tiempo suficiente para actuar antes de que se produzca un incidente. Esta digitalización implica la instalación de sistemas de medida en sistemas críticos como son los elementos de rodadura de los vehículos ferroviarios y, más concretamente, los bogies. Aunque la inversión necesaria para la digitalización del material rodante puede ser elevada, a la larga debería reducir los costes del extensivo mantenimiento que realizan los operadores ferroviarios, así como los posibles efectos sobre las personas y el medio ambiente. En este trabajo se pretende determinar la condición de funcionamiento de los elementos de un bogie ferroviario mediante la combinación de técnicas clásicas de tratamiento de la señal vibratoria con sistemas de clasificación automáticos propios de la Industria 4.0. Para ello se han instalado acelerómetros en las cajas de grasa de uno de los ejes del bogie, registrándose las medidas de vibración en diferentes condiciones operativas y en las tres direcciones del espacio. Las señales de vibración se procesan en los dominios del tiempo y de la frecuencia, extrayendo una serie de hiperparámetros que posteriormente se introducirán en un clasificador basado en redes neuronales. Previamente a la introducción de los hiperparámetros en el sistema de inteligencia artificial, se utilizan técnicas estadísticas para seleccionar el conjunto de hiperparámetros que, a priori, deben garantizar la mayor tasa de acierto del sistema experto. Así mismo, se optimizan los parámetros del sistema clasificador para determinar la configuración que permite obtener la mayor tasa de acierto en la identificación de la condición del eje ensayado. Los resultados muestran un elevado nivel de acierto del clasificador basado en redes neuronales.