2026-04-14T16:56:24Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/472472021-07-07T20:50:07Zcom_10324_38col_10324_852
Vargas Fernández, Álvaro
2021-07-07T09:25:14Z
2021-07-07T09:25:14Z
2021
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47247
Este trabajo tiene como objetivo principal diseñar una metodología de
diagnóstico de fallos aplicando Inteligencia Computacional (IC) y Machine
Learning capaz de detectar y diagnosticar los modos de funcionamiento y
fallos de un motor trifásico de corriente alterna a partir de la información
sobre tensión, intensidad y par motor recogida a través de los diferentes
sistemas de medición del motor. Se emplearán Redes Neuronales Artificiales
(RNA), Sistemas Neurodifusos y toma de decisiones basada en OWA-RIM.
The main objective of this work is to design a fault diagnosis methodology
using Computational Intelligence (CI) and Machine Learning capable of
detecting and diagnosing the operating modes and faults of a three-phase AC
motor from the information on voltage, current and torque collected through
the different measurement systems of the motor. Artificial Neural Networks
(ANN), Neuro-Fuzzy Systems and OWA-RIM-based decision making will be
used
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Detección de anomalías en un motor eléctrico mediante inteligencia computacional
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis