RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Detección de anomalías en un motor eléctrico mediante inteligencia computacional
A1 Vargas Fernández, Álvaro
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
K1 Inteligencia computacional
K1 Aprendizaje automático
K1 Detección de fallos
K1 Diagnóstico de fallos
K1 Toma de decisiones
K1 3306.03 Motores Eléctricos
AB Este trabajo tiene como objetivo principal diseñar una metodología dediagnóstico de fallos aplicando Inteligencia Computacional (IC) y MachineLearning capaz de detectar y diagnosticar los modos de funcionamiento yfallos de un motor trifásico de corriente alterna a partir de la informaciónsobre tensión, intensidad y par motor recogida a través de los diferentessistemas de medición del motor. Se emplearán Redes Neuronales Artificiales(RNA), Sistemas Neurodifusos y toma de decisiones basada en OWA-RIM.
YR 2021
FD 2021
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47247
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47247
LA spa
NO Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
DS UVaDOC
RD 17-ago-2024