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Este libro presenta una nueva propuesta para el pre-despacho de carga considerando el estado técnico de los motores de las centrales termoeléctricas mediante la combinación de diversas técnicas de mantenimiento y diagnóstico a partir de la inteligencia computacional vía lógica Fuzzy. El diagnóstico del estado técnico de los motores se realiza utilizando el análisis de aceite lubricante, análisis de vibraciones, y termografía. Con estos datos y con el análisis estadístico, es posible prever cuando un motor puede fallar aún en el pre-despacho de carga. Para aumentar la confiabilidad de los motores y del suministro de la energía eléctrica, se realizó la Programa de Gestión de Mantenimiento (PGM), usando herramientas de gestión, aplicando sólo 4 pilares del TPM (mantenimiento productivo total) y combinando con el mantenimiento predictivo y el diagnóstico, permitiendo así la gestión para la disminución de las paradas correctivas de los equipos de la planta. Algunos resultados alcanzados después de la implementación son: reducción del costo anual de mantenimiento, reducción del mantenimiento correctivo, aumento del MTBF (Promedio de tiempo entre fallos)
About the author
Milton Fonseca Junior nació en Manaos, en el estado de Amazonas, en 1969. Recibió el título de Universidad Federal del Amazonas en 1997 y obtuvo el Máster y Doctorado. Licenciado por la Universidad Federal de Pará en 2013 y 2018, respectivamente, todos en Ingeniería Eléctrica. Actualmente es Investigador en Desarrollo de Sistemas de Información.
