Desarrollo de un modelo predictivo para estimar el tiempo de vida útil remanente en bombas centrífugas mediante análisis de componentes principales

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dc.contributor.advisorAlmanza Quispe, Williams Sergio
dc.contributor.authorMartin Aragon Salas, Luis Carlos
dc.date.accessioned2026-09-03T16:54:50Z
dc.date.available2026-09-03T16:54:50Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEl estudio tuvo como propósito desarrollar un modelo predictivo híbrido basado en el Análisis de Componentes Principales (PCA) y Redes Neuronales Artificiales (RNA) para estimar el tiempo de vida útil remanente (RUL) de bombas centrífugas empleadas en entornos industriales. El enfoque metodológico comprendió tres etapas: análisis del comportamiento operativo, diseño del modelo predictivo y evaluación del desempeño mediante métricas de precisión. En la fase de análisis, se examinaron las variables vibración RMS, caudal, presión y gradiente térmico, evidenciando estabilidad general y tendencias que reflejaron los procesos de degradación progresiva. A través del PCA, se logró reducir la dimensionalidad del conjunto de datos, concentrando más del 90 % de la varianza total en cuatro componentes principales, de los cuales el PC3 resultó ser el más influyente en la predicción del RUL, al relacionarse con factores térmicos y vibracionales. El modelo fue implementado mediante una red neuronal tipo perceptrón multicapa (MLP), entrenada con el algoritmo Adam y función de activación ReLU. En la fase de entrenamiento, se obtuvo un R² = 0.9213, con MAE = 16.93 h y RMSE = 20.75 h, evidenciando un adecuado ajuste a los datos históricos. En la validación, el desempeño disminuyó (𝑅² = 0.1483, 𝑀𝐴𝐸 = 27.69 ℎ, 𝑅𝑀𝑆𝐸 = 33.18 ℎ), reflejando sensibilidad a la variabilidad operativa. En el conjunto de prueba, el modelo alcanzó un desempeño intermedio (𝑅² = 0.5203, 𝑀𝐴𝐸 = 17.45 ℎ, 𝑅𝑀𝑆𝐸 = 22.02 ℎ), logrando capturar la tendencia general del RUL frente a datos no vistos. Los resultados demostraron que el modelo PCA–RNA es viable para estimaciones iniciales del RUL, permitiendo anticipar la degradación de las bombas y apoyar la planificación del mantenimiento predictivo. Su aplicación contribuye a optimizar tiempos de intervención, reducir costos operativos y aumentar la confiabilidad en sistemas industriales.
dc.description.uriTesis
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositorio.unjbg.edu.pe/handle/20.500.12510/6174
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.sourceUniversidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
dc.sourceRepositorio Institucional - UNJBG
dc.subjectAnálisis de componentes principales
dc.subjectBombas centrífugas
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01
dc.titleDesarrollo de un modelo predictivo para estimar el tiempo de vida útil remanente en bombas centrífugas mediante análisis de componentes principales
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni44369780
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0812-7834
renati.author.dni72487663
renati.discipline713046
renati.jurorTelles Ríos, Reynaldo Clemente
renati.jurorGarcía Mamani, Wilson
renati.jurorAlmanza Quispe, Williams Sergio
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecánica
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Escuela Profesional de Ingeniería Mecánica
thesis.degree.levelTítulo profesional
thesis.degree.nameIngeniero Mecánico

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