RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Mantenimiento predictivo en motores de inducción aplicando técnicas de inteligencia artificial y teoría de desequilibrios electromagnéticos
A1 Pozo Gallego, Carlos del
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
K1 Motores de inducción - Mantenimiento (Ingeniería)
K1 Mantenimiento (Ingeniería) - Innovaciones tecnológicas
AB 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.
YR 2018
FD 2018
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/32462
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/32462
LA spa
NO Departamento de Ingeniería Eléctrica
DS UVaDOC
RD 02-dic-2024