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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorRoque Alfredo Osornio Ríoses_ES
dc.contributorArturo Yosimar Jean Cuellares_ES
dc.contributorMiguel Trejo Hernándezes_ES
dc.contributorRené de Jesús Romero Troncosoes_ES
dc.contributorJosé Alfonso Antonio Daviues_ES
dc.creatorIsrael Zamudio Ramírezes_ES
dc.date2019-06-03-
dc.date.accessioned2024-03-08T13:38:19Z-
dc.date.available2024-03-08T13:38:19Z-
dc.date.issued2019-06-03-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10235-
dc.descriptionDebido a su robustez, simplicidad y confiabilidad, los motores de inducción son elementos ampliamente utilizados a nivel industrial al cumplir con una elevada cantidad de tareas como dispositivos de conversión de energía. Sin embargo, este tipo de motores son susceptibles a diversas fallas, siendo aquellas relacionadas con el aislamiento una de las más frecuentes, hecho que se atribuye a problemas incipientes en los aislamientos debido al desgaste y envejecimiento de estos, que, de no ser atendidos a tiempo, pueden finalizar en fallas catastróficas más severas causando daños irreversibles al motor en cuestión de minutos y, en ciertos casos, en cuestión de segundos. Debido a la gran importancia que representa un diagnóstico oportuno al tratar con este tipo de fallas, en el presente trabajo de investigación se presenta una metodología novedosa para realizar el diagnóstico y estimación del estado del aislamiento de un motor de inducción de forma no invasiva y en línea. Para lograrlo, se explora el campo magnético externo capturado por un sensor de bobina instalado en el marco del motor, y se analiza mediante técnicas de procesamiento de señal avanzadas, específicamente herramientas de descomposición tiempo-frecuencia (TFD, Time Frequency Decomposition). La metodología propuesta aquí, consta esencialmente de tres etapas: la aplicación de la transformada wavelet discreta (DWT) a las señales capturadas por el sensor de bobina, la obtención de un indicador de la gravedad del fallo calculando la entropía wavelet de las señales resultantes de la DWT, y finalmente, la estimación automática del estado en el aislamiento mediante una red neuronal artificial (RNA). Por otro lado, para ofrecer un monitoreo constante y en línea se desarrollan y se describen las arquitecturas digitales que describen cada una de las etapas de la metodología propuesta para poder ser implementadas mediante hardware, generando así un sistema en chip (SoC) de bajo costo y con elevadas prestaciones de portabilidad y tiempos de procesamiento reducidos. Los resultados obtenidos muestran que la metodología es capaz de ofrecer undiagnósticooportunoafallasincipientesenlosaislamientosdeunmotordeinducción con la ventaja de ser un método no invasivo, de fácil implementación y robusto ante la presencia de otras fallas. Además, se demuestra que es posible automatizar el diagnóstico empleando métodos de clasificación de datos como lo es una RNA.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectCiencias Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierraes_ES
dc.subjectCiencias Tecnológicases_ES
dc.subjectIngeniería y Tecnología Eléctricases_ES
dc.titleMetodología para detección de falla de aislamiento en motores de inducción mediante FPGAes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.contributor.roleSecretarioes_ES
dc.contributor.roleVocales_ES
dc.contributor.roleSuplentees_ES
dc.contributor.roleSuplentees_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias Mecatrónicaes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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