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Notícies

15-11-2016

NdP: kick off BEA





Lanzamiento del Proyecto BEA

La empresa FGC, DRACO Systems, WorldSensing, el centro MCIA-UPC y el centro Eurecat-CTM colaboran en el desarrollo del nuevo proyecto BEA. El objetivo general del proyecto es desarrollar tecnologías que permitan la detección, localización y diagnóstico en estados incipientes de fisuras en elementos críticos del bogie, como son los ejes y la banda de rodadura de las ruedas, así como la evolución de dicha degradación, siendo posible la predicción de la fractura del componente una vez detectada la presencia de grietas y se conozca su calendario de solicitación.

Así, el proyecto contempla el desarrollo e integración de tecnologías para monitorizar e interpretar las emisiones acústicas generadas durante la normal operación de bogies a través de un sensor de monitorización, diagnóstico y pronóstico estructural formado por:
  • La implementación de modelos predictivos locales, a través de la distribución de sensores inteligentes de monitorización de bogie automático, SIMBA y,
  • modelos globales, a través de un sistema software de análisis de bogie para la anticipación a averías, SABAnA, dedicados ambos a puntos críticos de la estructura del bogie sometidos a cargas variables constantes como son los ejes y la banda de rodadura de las ruedas.

Así, la amplia experiencia que acumula el consorcio en este sector, y en los correspondientes ámbitos tecnológicos y científicos, permitirá el desarrollo de un sistema innovador de supervisión inteligente para el mantenimiento predictivo de bogies. Dicho sistema estará basado en tecnologías de la instrumentación, la electrónica, el tratamiento de la información y las comunicaciones que serán utilizadas e implementadas en el proyecto.

A fin de garantizar el éxito técnico del proyecto, FGC, DRACO Systems, WorldSensing, el centro MCIA-UPC y el centro Eurecat-CTM han formado un consorcio, el cual ha empezado a crear un equipo de técnicos e investigadores con una amplia experiencia en sistemas de supervisión y mantenimiento predictivo en el sector ferroviario.

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