Resumen:
El mantenimiento de transporte es de especial importancia no sólo por el coste que conlleva su aplicación a la gran cantidad de ellos en cada flota, sino por la función social del servicio de transporte público que requiere fiabilidad, disponibilidad y calidad en su uso. Este articulo mostrará los rasgos fundamentales de una aplicación basada en técnicas de Inteligencia Artificial denominada ISPMAT cuyo objetivo es ayudar a realizar mantenimiento predictivo en algunos componentes básicos de un tipo de tren de cercanías eléctrico. Los componentes a los que va dirigida la aplicación son dos: bogie y compresor del tren de cercanías, aunque el artículo sólo tratará el caso del compresor. La aplicación ISPMAT se basa en la información recibida desde unos sensores adecuadamente instalados en el componente del tren en puntos considerados representativos para analizar su estado de salud. Esta información es tratada posteriormente por una serie de modelos basados en redes neuronales con objeto de determinar si hay indicio o no de anomalías. Estos modelos han sido previamente adaptados y caracterizan el comportamiento normal del componente. En caso de descubrir algún indicio de anomalía, un sistema experto se encarga de trasladar al usuario en términos simples, aquellas conclusiones algo complejas alcanzadas por los modelos interpretadas a través de su base de conocimientos. En el artículo se describirán las caracterísiticas básicas de la aplicación al caso del compresor, así como también se comentarán algunos de los modelos de redes neuronales desarrollados a partir de datos reales. El rápido diagnóstico de una posible anomalía facilitará la aplicación de un plan de mantenimiento predictivo eficaz que ahorrará costes y hará más fiable y de calidad el servicio que presta el tren.
Publicado en papel: Septiembre 2001.
Cita:
M.A. Sanz-Bobi, R. Palacios, A. Muñoz, A. Pareja, A. García-Escudero, M. Pérez, Á.L. Matesanz, Sistema inteligente para el mantenimiento predictivo de componentes de trenes eléctricos de cercanías. Mantenimiento. Nº. 147, pp. 23 - 28, Septiembre 2001.
