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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/18270

    Título
    Análisis de la influencia del variador en el diagnóstico de los fallos de motores mediante técnicas estadísticas
    Autor
    Rubio del Rey, Fernando
    Director o Tutor
    Fernández Temprano, Miguel AlejandroAutoridad UVA
    García Escudero, Luis ÁngelAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías IndustrialesAutoridad UVA
    Año del Documento
    2016
    Titulación
    Grado en Ingeniería en Organización Industrial
    Abstract
    El objetivo más importante del presente TFG es establecer una metodología de diagnóstico de fallos en motores de inducción en jaula de ardilla mediante técnicas estadísticas. Se empleó una base de datos ya existente sobre una experimentación que consistió en registrar la señal de la corriente de alimentación de dos motores en varios estados de fallo, introducidos de manera intencionada. Además, se emplearon varios tipos de alimentación y niveles de carga, por lo que se pretende determinar su influencia en el diagnóstico. Las principales técnicas estadísticas abordadas en este trabajo fueron el Análisis Discriminante Lineal, para comprobar su eficacia en la predicción del estado del motor, y el Modelo Aditivo, para estudiar la posible influencia del deslizamiento en el valor de las variables regiatradas. También se comparó la idoneidad de los residuales derivados de los Modelos Aditivos Generalizados planteados frente a las variables originales, como variables explicativas.
    Materias (normalizadas)
    Motores de Inducción
    Estadística
    Departamento
    Departamento de Estadística e Investigación Operativa
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/18270
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30977]
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    Nombre:
    TFG-I-410.pdf
    Tamaño:
    4.654Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

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