Aplicación de técnicas de Machine Learning con regularización al diagnóstico de fallos en motores de inducción

Abstract

Actualmente, la utilización del motor eléctrico de inducción en la industria ha aumentado hasta situarse como el más usado. Esto se debe a su gran robustez, que unido a la mejora de los sistemas de control de par – velocidad empleados, provocan que el motor de inducción sea el más adecuado para el uso industrial. Por esta razón, es muy importante para la industria realizar una buena planificación del mantenimiento a realizar en estos motores, con el fin de disminuir su coste de mantenimiento. Teniendo en cuenta la incipiente aparición de sistemas en los que podemos acumular una gran cantidad de datos a bajo coste, es necesaria la utilización de algoritmos que sean capaces de clasificar esta gran cantidad de datos. El objeto del presente trabajo fin de grado es utilizar las técnicas del aprendizaje automático para determinar el estado de un motor de inducción mediante el análisis de la corriente estatórica.