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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10736
Título : | Sensor inteligente basado en fusión de señales y análisis espectral para detección de fallos electromecánicos en motores de inducción. |
Autor(es): | Ricardo Robledo Castillo |
Palabras clave: | Sensor inteligente Técnicas de Fourier Red neuronal Motores de inducción Análisis de fallas |
Área: | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA |
Fecha de publicación : | 11-jun-2024 |
Editorial : | Universidad Autónoma de Querétaro |
Páginas: | 1 recurso en línea (101 páginas) |
Folio RI: | IGMAC-311388 |
Facultad: | Facultad de Ingeniería |
Programa académico: | Maestría en Ciencias (Mecatrónica) |
Resumen: | Este trabajo de tesis presenta el desarrollo de un sensor inteligente para la detección de fallos electromecánicos en motores de inducción, basado en la medición de corriente y flujo magnético disperso, y el posterior análisis de señales y clasificación de la información para lograr un diagnóstico de la condición del motor. Este proyecto surge de la necesidad de mejorar las herramientas de detección de fallos y la identificación específica de condiciones de fallo en motores, con el objetivo de evitar pérdidas de eficiencia y daños en los equipos y proveer al usuario de una herramienta valiosa para la toma de decisiones y programación de mantenimiento en los sistemas que funcionan mediante motores. Los objetivos específicos incluyen el análisis de las fallas electromecánicas comunes, la exploración y simulación de modelos de procesamiento de señales, el diseño y construcción del sensor, la programación de algoritmos de clasificación de fallos, y el desarrollo de una interfaz de usuario para diagnósticos simplificados. El sensor inteligente propuesto consta de tres etapas principales: siendo la primera la adquisición de señales mediante el uso de un sensor de corriente y un sensor de flujo disperso triaxial, para posteriormente pasar a la etapa de procesamiento de señales donde se emplean técnicas de Fourier y cálculo de indicadores estadísticos de la señal en el dominio del tiempo, para pasar a la etapa de clasificación de fallos por medio de LDA y redes neuronales y finalmente en la tercera etapa y se obtiene un diagnóstico simplificado mediante una interfaz de usuario y la opción de salida de información mediante protocolos de comunicación de ethernet y CAN. finalmente se exponen los resultados obtenidos al emplear el procesamiento de la fusión de señales, estos resultados se contrastan con los resultados obtenidos mediante el procesamiento individual de los diferentes tipos de señales, observando que existe una mejora significativa al emplear la información obtenida por ambos sensores y emplear información obtenida tanto en el dominio del tiempo como en el dominio de la frecuencia y tiempo-frecuencia. |
URI: | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10736 |
Aparece en: | Maestría en Ciencias (Mecatrónica) |
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