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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/53817

    Título
    Detección temprana de la degradación de rodamientos mediante la monitorización de la corriente de alimentación del motor.
    Autor
    Villanueva Llorente, Iván
    Director o Tutor
    Duque Pérez, ÓscarAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías IndustrialesAutoridad UVA
    Año del Documento
    2022
    Titulación
    Grado en Ingeniería Eléctrica
    Abstract
    En la actualidad los motores de inducción se encuentran a la cabeza del tipo de motor más común en la industria, constituyendo en torno al 90% de los motores 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 planificación de su mantenimiento sea crucial. Para ello se cuenta con el mantenimiento predictivo, pudiendo anticiparse a la aparición de fallos en los motores y minimizar así el gasto provocado por posibles averías. El objetivo de este Trabajo Fin de Grado es evaluar el comportamiento de técnicas de Machine Learning asociadas al mantenimiento predictivo frente al diagnóstico del estado de los rodamientos de motores de inducción.
    Materias Unesco
    3317 Tecnología de Vehículos de Motor
    Palabras Clave
    Motor de inducción
    Rodamientos
    Mantenimiento predictivo
    Datos del motor
    Técnicas de Machine Learning
    Departamento
    Departamento de Ingeniería Eléctrica
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/53817
    Derechos
    openAccess
    Collections
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30977]
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    Files in this item
    Nombre:
    TFG-I-2191.pdf
    Tamaño:
    3.162Mb
    Formato:
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalExcept where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

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