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dc.contributor.advisorDuque Pérez, Óscar es
dc.contributor.authorVillanueva Llorente, Iván
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales es
dc.date.accessioned2022-06-30T13:40:58Z
dc.date.available2022-06-30T13:40:58Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/53817
dc.description.abstractEn 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.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Ingeniería Eléctricaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationMotor de inducciónes
dc.subject.classificationRodamientoses
dc.subject.classificationMantenimiento predictivoes
dc.subject.classificationDatos del motores
dc.subject.classificationTécnicas de Machine Learninges
dc.titleDetección temprana de la degradación de rodamientos mediante la monitorización de la corriente de alimentación del motor.es
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Eléctricaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subject.unesco3317 Tecnología de Vehículos de Motores


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