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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/32462

    Título
    Mantenimiento predictivo en motores de inducción aplicando técnicas de inteligencia artificial y teoría de desequilibrios electromagnéticos
    Autor
    Pozo Gallego, Carlos del
    Director o Tutor
    Duque Pérez, ÓscarAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías IndustrialesAutoridad UVA
    Año del Documento
    2018
    Titulación
    Máster en Ingeniería Industrial
    Resumen
    El desarrollo de la inteligencia artificial, el trabajo colaborativo, el Big Data, y el Internet de las cosas hace que estemos inmersos en plena revolución industrial 4.0. Esto hace que las empresas busquen ser cada vez más competitivas implementando sistemas que les ayuden a tener un control cada vez mayor de su proceso productivo prediciendo lo que va a suceder y adaptándose rápidamente a los cambios. Teniendo en cuenta que el motor de inducción es el encargado de mover la mayoría de los sistemas industriales, es necesario crear un método de mantenimiento predictivo para la monitorización del estado del motor de inducción con el fin de predecir el momento exacto de sustitución de sus elementos, para la disminución de los costes por paradas inesperadas y de mantenimiento, haciendo que nuestra empresa sea más competitiva. En este Trabajo Fin de Master nos vamos a ayudar de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para crear un software para diagnosticar el estado de los rodamientos de los motores de inducción mediante el análisis de la corriente estatórica.
    Materias (normalizadas)
    Motores de inducción - Mantenimiento (Ingeniería)
    Mantenimiento (Ingeniería) - Innovaciones tecnológicas
    Departamento
    Departamento de Ingeniería Eléctrica
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/32462
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Máster UVa [7002]
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    Ficheros en el ítem
    Nombre:
    TFM-I-976.pdf
    Tamaño:
    5.564Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

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