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Title: Metodología de diagnóstico para la detección de fallas en sistemas valvulares en motores de combustión basada en fusión de señales
metadata.dc.creator: Alejandro García Basurto
Keywords: INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA;CIENCIAS TECNOLÓGICAS;TECNOLOGÍA DE VEHÍCULOS DE MOTOR
metadata.dc.date: 12-Oct-2021
Description: En este trabajo de tesis se propone una metodología de diagnóstico basada en el cálculo y reducción de indicadores estadísticos estimados mediante señales de vibración y corriente, fusionando los datos de dichos indicadores para la detección de fallas en el sistema de tren valvular en un motor de combustión interna (MCI). El trabajo realizado incluye la caracterización de señales de vibración y de corriente mediante cuatro indicadores estadísticos capaces de modelar la tendencia y describir cambios de las señales a lo largo del tiempo. El método propuesto introduce el uso de las técnicas de reducción de la dimensionalidad como análisis de componentes principales (PCA) y análisis discriminante lineal (LDA) las cuales tienen la capacidad de reducir la dimensión de un espacio de un conjunto original de indicadores para obtener representaciones visuales de los patrones característicos de las diferentes condiciones de operación valoradas. También, estas técnicas se utilizan para fusionar los datos de los conjuntos de indicadores reducidos con la finalidad de generar diagnósticos que contengan posibles causas diversas y problemas de enmascaramiento por ruido de fondo y para aportar más datos a la estructura de un algoritmo que se utiliza en una red neuronal capaz de clasificar diferentes severidades de falla en forma automática. El método propuesto es evaluado sobre datos experimentales adquiridos durante la operación normal y con falla del sistema valvular de un MCI en régimen de ciclo de arranque. El procesamiento de las señales de vibración y corriente adquiridas y la aplicación de la metodología de diagnóstico propuesta se realizó bajo el entorno de programación de Matlab ®. Los resultados obtenidos en patrones característicos bidimensionales presentan claramente la separación de las diferentes condiciones de operación y la clasificación de la severidad de la falla, dichos resultados demuestran que la metodología permite diagnosticar y clasificar fallas en MCI generadas en el sistema del tren valvular de forma efectiva independientemente del cilindro afectado.
URI: http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3120
Other Identifiers: Análisis discriminante lineal
Detección de fallas
Fusión de señales
Indicadores estadísticos
Motor de combustión interna
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