RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Detección y clasificación de fallos en motores mediante procedimientos Boosting
A1 Barón García, Alejandro
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Boosting
K1 Motores
K1 Estadística
AB En cualquier tipo de motor, los fallos siempre están presentes. Una inspección del motor podríaindicarnos el estado del mismo, pudiendo así preveer futuras averías. Sin embargo, puedeexistir imposibilidad de parar un motor para inspeccionarlo ya sea porque su funcionamiento escontinuo o por ser una tarea costosa que implique montado y desmontado de numerosas piezas.Mediante la toma de medidas de una corriente inducida en el variador del motor por vibracionesdebidas a fallos en el rotor, podemos tratar de predecir el estado del motor sin hacer unainspección invasiva. Esta metodología de mantenimiento predictivo se conoce como MotorCurrent Signature Analysis.En este trabajo se presenta una metodología estadística basada en técnicas de Boosting paraclasificar los motores en un estado de deterioro según las medidas de esta corriente inducida.La metodología desarrollada explora los diferentes procedimientos boosting existentes en laliteratura, incluyendo aquellos de más reciente desarrollo, y determina que existen factores quehacen que deban utilizarse distintos clasificadores para la detección de fallos. Además permite,no solo saber qué variables deben utilizarse en cada configuración de motor para obtener losmejores resultados en lo que se refiere a la detección y clasificación de fallos, sino que tambiénpermite establecer cómo cambian estas variables dependiendo del grado de deterioro del motor,lo que es una aportación relevante al estado del arte en lo que se refiere a la detección yclasificación de fallos en este tipo de situaciones.Esta memoria plasma el conocimiento desarrollado para el Trabajo de Fin de Grado de Estadística de la Universidad de Valladolid. Desde el punto de vista estadístico, el interés del trabajoreside en el uso de boosting, una metodología estadística que está en boga en la comunidadcientífica y que cada vez más demuestra dar buenos resultados, en establecer una metodologíade interpretabilidad para estos modelos y en la aplicación de restricciones isotónicas para lamejora de la predicción.
YR 2020
FD 2020
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43777
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43777
LA spa
DS UVaDOC
RD 17-ago-2024