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<dc:title>Influencia del variador en la detección de fallos en rodamientos en motores de inducción a través de métodos avanzados de clasificación supervisada</dc:title>
<dc:creator>Pérez de la Fuente, Alejandro</dc:creator>
<dc:contributor>Fernández Temprano, Miguel Alejandro</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</dc:contributor>
<dc:description>Los motores eléctricos de inducción son los más utilizados en la industria. En esta, los&#xd;
fallos incontrolados suponen costes a veces multimillonarios. Por ello, es necesario llevar&#xd;
a cabo un diagnóstico temprano de los fallos sin penalizar el rendimiento del motor en&#xd;
funcionamiento. En este contexto, surgen múltiples técnicas de diagnóstico no intrusivas,&#xd;
es decir, que no alteran el funcionamiento del motor: el análisis de la corriente eléctrica&#xd;
que alimenta los motores, el análisis del sonido que producen en funcionamiento y las&#xd;
vibraciones que generan, entre otras.&#xd;
En este trabajo se lleva a cabo un problema de clasificación de motores de inducción&#xd;
en función de su estado. Para ello, se utilizan estadísticos resumen de las ondas de corriente,&#xd;
sonido y vibraciones de los motores en funcionamiento. También se estudia la&#xd;
influencia de los factores método de alimentación empleado y carga a la que el motor esta&#xd;
sometido.&#xd;
La metodología empleada para el análisis de los datos se basa en la utilización de técnicas&#xd;
de Boosting. De este modo, se alcanzan unas tasas de acierto en la clasificación considerablemente&#xd;
buenas así como conclusiones de interés industrial acerca de la influencia de&#xd;
los distintos factores en la clasificación.</dc:description>
<dc:description>Induction electric motors are the most widely used in industry. Uncontrolled failures in&#xd;
this area can result in multi-million dollar costs. Therefore, it is necessary to carry out&#xd;
early diagnosis of faults without penalizing the motor’s performance during operation.&#xd;
In this context, multiple non-intrusive diagnostic thchniques arise, meaning they do not&#xd;
alterate the motor’s operation. These techniques include analyzing the electrical current&#xd;
that powers the motors, analyzing the sound they produce during operation and studying&#xd;
the vibrations they generate, among others.&#xd;
This work addresses the classification problem of induction motors based on their condition.&#xd;
To achieve this, summary statistics of the current, sound, and vibration waveforms of&#xd;
the motors during operation are used. The influence of factors such as the feeding method&#xd;
employed and the load to which the motor is subjected is also studied.&#xd;
The methodology used for data analysis is based on the application of Boosting techniques.&#xd;
In this way, considerably good classification accuracy rates are achieved, as well&#xd;
as conclusions of industrial interest about the influence of different factors on the classification.</dc:description>
<dc:date>2023-11-28T15:09:22Z</dc:date>
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<dc:date>2023</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
<dc:identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63290</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
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<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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