2026-04-14T19:29:17Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/472472021-07-07T20:50:07Zcom_10324_38col_10324_852
Detección de anomalías en un motor eléctrico mediante inteligencia computacional
Vargas Fernández, Álvaro
Sáinz Palmero, Gregorio Ismael
Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
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
2021-07-07T09:25:14Z
2021-07-07T09:25:14Z
2021
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47247
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional