2026-04-27T19:52:49Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/632902025-02-13T08:19:01Zcom_10324_38col_10324_852
Fernández Temprano, Miguel Alejandro
Pérez de la Fuente, Alejandro
Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
2023-11-28T15:09:22Z
2023-11-28T15:09:22Z
2023
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63290
Los motores eléctricos de inducción son los más utilizados en la industria. En esta, los
fallos incontrolados suponen costes a veces multimillonarios. Por ello, es necesario llevar
a cabo un diagnóstico temprano de los fallos sin penalizar el rendimiento del motor en
funcionamiento. En este contexto, surgen múltiples técnicas de diagnóstico no intrusivas,
es decir, que no alteran el funcionamiento del motor: el análisis de la corriente eléctrica
que alimenta los motores, el análisis del sonido que producen en funcionamiento y las
vibraciones que generan, entre otras.
En este trabajo se lleva a cabo un problema de clasificación de motores de inducción
en función de su estado. Para ello, se utilizan estadísticos resumen de las ondas de corriente,
sonido y vibraciones de los motores en funcionamiento. También se estudia la
influencia de los factores método de alimentación empleado y carga a la que el motor esta
sometido.
La metodología empleada para el análisis de los datos se basa en la utilización de técnicas
de Boosting. De este modo, se alcanzan unas tasas de acierto en la clasificación considerablemente
buenas así como conclusiones de interés industrial acerca de la influencia de
los distintos factores en la clasificación.
Induction electric motors are the most widely used in industry. Uncontrolled failures in
this area can result in multi-million dollar costs. Therefore, it is necessary to carry out
early diagnosis of faults without penalizing the motor’s performance during operation.
In this context, multiple non-intrusive diagnostic thchniques arise, meaning they do not
alterate the motor’s operation. These techniques include analyzing the electrical current
that powers the motors, analyzing the sound they produce during operation and studying
the vibrations they generate, among others.
This work addresses the classification problem of induction motors based on their condition.
To achieve this, summary statistics of the current, sound, and vibration waveforms of
the motors during operation are used. The influence of factors such as the feeding method
employed and the load to which the motor is subjected is also studied.
The methodology used for data analysis is based on the application of Boosting techniques.
In this way, considerably good classification accuracy rates are achieved, as well
as conclusions of industrial interest about the influence of different factors on the classification.
Departamento de Estadística e Investigación Operativa
Grado en Estadística
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http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Boosting
Machine learning
Motores
Clasificación
Influencia del variador en la detección de fallos en rodamientos en motores de inducción a través de métodos avanzados de clasificación supervisada
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis