Detección e identificación de fisuras en vigas rotatorias esbeltas a baja velocidad mediante parámetros modales y redes neuronales artificiales

Resumen

Las vigas rotatorias son simplificaciones de componentes mecánicos más complejos, característicos de áreas estratégicas, como, por ejemplo, palas de aerogeneradores o palas de helicópteros. Si la viga presenta una fisura, esta modifica el comportamiento dinámico de la misma y modifica los valores de los parámetros modales, ente ellos, las frecuencias naturales. En este trabajo se presenta el estudio teórico de una Red Neuronal Artificial (RNA), realizada mediante el software comercial MATLAB, para la detección e identificación de fisuras de frente recto en vigas rotatorias tipo Euler-Bernoulli a bajas velocidades, típicas de palas de aerogeneradores, basada en los cambios en las frecuencias naturales del componente. Los datos de entrada a la Red Neuronal Artificial se han obtenido a partir de un modelo analítico del comportamiento dinámico de la viga rotatoria fisurada con el que se pueden calcular los valores de las frecuencias naturales de vibración en un plano perpendicular al de giro (flapwise), en función de la velocidad de giro, la esbeltez de la viga y del radio del cubo que separa el extremo de la viga del eje de giro.