RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Detección temprana de la degradación de rodamientos mediante la monitorización de la corriente de alimentación del motor.
A1 Villanueva Llorente, Iván
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
K1 Motor de inducción
K1 Rodamientos
K1 Mantenimiento predictivo
K1 Datos del motor
K1 Técnicas de Machine Learning
K1 3317 Tecnología de Vehículos de Motor
AB En la actualidad los motores de inducción se encuentran a la cabeza del tipode motor más común en la industria, constituyendo en torno al 90% de losmotores presentes en la misma. Esto se debe a su robustez, precisión,fiabilidad y facilidad de regulación.La importancia de este tipo de máquinas ocasiona que una buena planificaciónde su mantenimiento sea crucial. Para ello se cuenta con el mantenimientopredictivo, pudiendo anticiparse a la aparición de fallos en los motores yminimizar así el gasto provocado por posibles averías.El objetivo de este Trabajo Fin de Grado es evaluar el comportamiento detécnicas de Machine Learning asociadas al mantenimiento predictivo frente aldiagnóstico del estado de los rodamientos de motores de inducción.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/53817
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/53817
LA spa
NO Departamento de Ingeniería Eléctrica
DS UVaDOC
RD 04-may-2024