Implementación de un Digital Twin para mantenimiento predictivo sobre un banco de pruebas para la fatiga de resortes

Abstract

La estimación de vida útil remanente mediante modelos de aprendizaje automático depende críticamente de la calidad de los conjuntos de datos de degradación con que esos modelos se entrenan. Los conjuntos disponibles públicamente son escasos, provienen en buena parte de simulación, y se distribuyen como series de señales sin registro del estado físico del espécimen ni verificación de que la solicitación aplicada haya sido la declarada. Esta memoria aborda ese problema construyendo un procedimiento experimental capaz de generar datos de degradación trazables y físicamente etiquetados, sobre un banco de ensayos de fatiga de resortes helicoidales de extensión. El desarrollo se organiza en cuatro etapas sucesivas, siguiendo la taxonomía de Kritzinger et al., que clasifica los sistemas según el grado de automatización del flujo de datos entre el objeto físico y su representación virtual. La Etapa A implementa el modelo físico del resorte a partir de leyes constitutivas documentadas (Hooke con precarga, endurecimiento de Hollomon, deformación permanente, daño de Basquin e histéresis), distinguiendo de forma explícita los parámetros medidos de los adoptados desde literatura. La Etapa B construye la arquitectura de adquisición y persistencia en streaming sobre MQTT, Redis Streams e InfluxDB, y la valida empleando el modelo físico como fuente sintética. La Etapa C reemplaza esa fuente por el banco de ensayos real, comunicado con la nube sobre un enlace autenticado, y calibra el modelo contra los resortes efectivamente ensayados, alcanzando el nivel de Sombra Digital. La Etapa D implementa el flujo de retorno desde la representación virtual hacia el instrumento y con ello el nivel de Digital Twin. Se construyen dos lazos de control con propósitos distintos. El lazo de re-zero corrige la consigna de extensión para mantener constante el sobreesfuerzo plástico por ciclo, compensando la deriva que la propia deformación permanente introduce; sin esa corrección la condición experimental declarada deja de corresponder a la aplicada y el conjunto de datos resultante queda mal etiquetado por construcción. El lazo de guarda elástica introduce una excitación estocástica de Poisson sobre la consigna, aprende del propio espécimen su recta elástica de referencia, y ordena(...).