/ LUBRICACIÓN aunque es necesario mejorar la exactitud de los modelos de Figura 4. Imagen grabada durante la calibración calibración desarrollados para la monitorización del conte- del sensor OPD, donde se puede observar claramente la diferencia entre partículas y burbujas. nido de aditivos. Respecto al sensor OPD los resultados han mostrado que el algoritmo realiza una correcta detección y cuantificación de partículas mientras que es necesario mejorar la detección de las burbujas. Una vez mejorados los modelos de calibración y los algorit- degradación y contaminación del aceite lubricante de las turbinas de gas de los aviones. La implantación de este tipo de sistema sensor en el avión daría lugar a una reducción significativa del coste en mantenimiento y un aumento en la seguridad del avión al poderse realizar un diagnostico a tiempo real del sistema de lubricación de la turbina. mos el siguiente en paso en el proceso de industrialización de los sensores seria la reducción de tamaño y peso de ambos sensores, sobre todo en el caso del OPD cuyo tamaño y peso actual hacen no viable que se pueda embarcar el sensor dentro de un avión. Además es necesario que los modelos de calibración, algoritmos e inteligencia artificial se encuentren embebidos en la electrónica de los sensores sin que sea necesario tener que conectarlos a un PC. / [1] Schalcosky, D.C., and Byington, C.S., (2000). Advances in Real Time Oil Analysis. Practicing Oil Analysis Magazine, 11, pp.28-34. Figura 5. Resultados obtenidos durante la el proceso calibración donde se pueden observar las imágenes originales y las obtenidas después del análisis con las partículas remarcadas en rojo y las burbujas en verdes. 22 / [2] Gorritxategi, E., Arnaiz, E., Aranzabe, E., Aran- zabe, A., Villar, A. (2009). On-line sensors for condition monitoring of lubricating oil. Procee- dings of 22nd International Congress on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Manage- ment COMADEM, San Sebastian, Spain. A pesar de que los resultados obtenidos durante el proceso de calibración con ambos sensores han sido realmente satisfactorios es necesario mejorar los modelos de calibra- ción y los algoritmos desarrollados para el sensor Vis-NIR y OPD respectivamente. En el caso del sensor Vis-NIR los resultados obtenidos han sido bastante satisfactorios Referencias [3] Halme, J., Gorritxategi, E., Bellew, J., in: Holm- berg, K., Jantunen, E., Adgar, A., Mascolo, J., Arnaiz, A., Mekid, S. (Eds.). (2010). E-Maintenance, Springer-Verlag, London. [4] A. Villar, A. Arnaiz, D. Otaduy, E. Gorritxategi, I. Jorge, O. Berten. (2012). New On-line Sensors for Condition Monitoring of Lubricant and Hydrau- lic Fluids in Aeronautics. Proceedings of the Inter- national Congress on Lubrication, Maintenance and Tribotechnology LUBMAT’12, Bilbao, Spain. [5] O. Berten, P. Hendrick, A. Villar, D. Seveno. (2012). Integration Of Oil Quality Monitoring Sensors Into A Test Bench For Aircraft Gas Turbine Engine Lubrication Systems. Proceedings of the International Congress on Lubrication, Maintenance and Tribotechnology LUBMAT’12, Bilbao, Spain. [6] K. H. Esbensen. (2006). Multivariate Data Analysis in practice, 5th Edition.CAMO Software AS, Oslo, Norway.