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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/4700Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 | es_ES |
| dc.creator | Edgar Ulloa Hernández | es_ES |
| dc.date | 2008-04 | - |
| dc.date.accessioned | 2017-03-07T19:19:16Z | - |
| dc.date.available | 2017-03-07T19:19:16Z | - |
| dc.date.issued | 2008-04 | - |
| dc.identifier | 2064 - RI003993.pdf | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/4700 | - |
| dc.description | La infraestructura de invernaderos en México, ha tenido un crecimiento espectacular, y en su implementación se necesita la participación de agricultores y empresarios. De igual manera, la industria de los invernaderos se ha enfrentado a problemas como administración y financiamiento inadecuado, proveduría deficiente y poco profesional, y tecnología mal enfocada. Para hacer frente a dichos problemas, distintas áreas han unificado esfuerzos para erradicar los obstáculos mencionados. Actualmente, dentro del área de ingeniería se han realizado diferentes estudios para garantizar el funcionamiento correcto de los invernaderos. Donde los sistemas de detección de fallas y diagnóstico (SDDF), han sido áreas activas de la investigación. Estos, asumen un rol importante dentro de los sistemas de control. El objetivo principal del proceso de detección de fallas, es monitorear las condiciones de operación de los elementos involucrados de los sistemas continuos, para asegurar y validar la operación, bajo cualquier condición. Evitando así, la pérdida del producto e inversión. Y favoreciendo al óptimo desempeño del sistema. El siguiente trabajo, está enfocado al diseño e implementación de un sistema de detección de fallas usando inteligencia artificial para implementarse en sistemas de control de invernadero. El sistema de detección de fallas realizado, tiene la capacidad de supervisar las lecturas de los sensores y acciones de los actuadores involucrados. Además, de ser sencillo y de fácil implementación, ya sea por software o hardware. | es_ES |
| dc.format | Adobe PDF | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Autónoma de Querétaro | es_ES |
| dc.relation.requires | No | es_ES |
| dc.rights | Acceso Abierto | es_ES |
| dc.subject | Detección de fallas | es_ES |
| dc.subject | Invernadero | es_ES |
| dc.subject | Red neuronal artificial | es_ES |
| dc.title | Detección de fallas en sensores y actuadores para un diagnóstico de un control climático de invernadero | es_ES |
| dc.type | Tesis de maestría | es_ES |
| dc.contributor.role | Director | es_ES |
| dc.degree.name | Especialidad en Instrumentación y Control | es_ES |
| dc.degree.department | Facultad de Ingeniería | es_ES |
| dc.degree.level | Especialidad | es_ES |
| Aparece en las colecciones: | Especialidad en Instrumentación y Control | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| RI002064.pdf | 11.05 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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