Fecha límite para el envío de resumenes: 21/Abril/2024

La importancia del bogie está ampliamente estudiada en diferentes artículos científicos [1] estando basada en modelos y monitorizaciones igualmente contrastados en diferentes textos científicos[AB1] . La tendencia actual en Europa y Asia es la utilización del transporte ferroviario de alta velocidad. España en la actualidad es el segundo país del mundo con mayor número de kilómetros de vías de alta velocidad construidos (4.000 km), por detrás de China, 40.000 km [2].  

   En la actualidad la Industria Europea continúa con su particular Revolución Industrial hacia una mejora de productividad, y hacia su descarbonización, apostando por el transporte ferroviario de alta velocidad como una alternativa real al transporte aéreo y su dependencia del petróleo. Históricamente, el mantenimiento de los bogies se ha realizado de manera preventiva a través de inspecciones periódicas, basadas en las recomendaciones de los distintos fabricantes de material rodante, lubricante, …, también los datos experimentales a posteriori han servido para cuantificar cada cuánto tiempo se deben realizar las tareas de mantenimiento. La adopción del paradigma de la Industria 4.0 en el sector ferroviario implica la digitalización del mantenimiento, generando grandes bases de datos que pueden ser estudiadas y analizadas para mejorar el mantenimiento, el cuál podría dejar de ser preventivo, basado en recomendaciones, y pasaría a ser predictivo, basado la monitorización realizada in situ.

El análisis de las vibraciones es una gran herramienta para determinar el estado de elementos mecánicos [3] ya que permite apreciar en los espectros de frecuencia el gran número de fenómenos que generan las vibraciones medidas. Los efectos dinámicos derivados de elementos mecánicos como las ruedas, las cajas de grasa, los rodamientos o las suspensiones, entre otros muchos, presentan una firma vibratoria que aparece en las señales registradas [4]. Sobre las bases del origen físico de estas vibraciones existen diferentes estudios [1], [5] en los que se han realizado modelados virtuales, CAD, FEM y multibody, con diferentes herramientas informáticas.

   Este trabajo estudia los datos de un Tren de Alta Velocidad en diferentes trayectos, buscando un nivel de referencia (threshold) en los espectros de potencia, contando el número de repeticiones de las componentes frecuenciales que superan el nivel de referencia marcado. Esta discriminación permite identificar las componentes frecuenciales más destacadas a fin de conocer su origen físico y su relación con la condición operativa de los diferentes elementos del sistema. De este modo, sería posible las consiguientes operaciones de mantenimiento antes de que se produzca el fallo. Estos niveles de referencia variarán a fin de poder comparar los resultados, en el estudio se utilizarán espectros de potencia normalizados y no normalizados en los diferentes trayectos. Únicamente se estudiarán los tramos en los cuales el tren mantenga velocidades uniformes en el entorno de los 270 km/h.

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