Título :	Desarrollo e implementación FPGA de metodología basada en tiempo, tiempo-frecuencia y aprendizaje automático para diagnóstico de fallos en motores eléctricos
Autor(es):	Alvaro Iván Alvarado Hernández
Palabras clave:	FPGA Motor eléctrico Diagnóstico Termografía Machine learning
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	1-abr-2024
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Páginas:	1 recurso en línea (86 páginas)
Folio RI:	IGMAC-263768
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias Mecatrónica.
Resumen:	En este trabajo se implementaron algoritmos en una tarjeta de desarrollo con unidad lógica FPGA (Field Programmable Gate Array, arreglo de puertas lógicas programables en campo) para el diagnóstico de fallos en motores eléctricos. La metodología estuvo basada en el procesamiento de señales de corriente eléctrica a través de la aplicación de técnicas en el dominio del tiempo y técnicas en el dominio tiempo-frecuencia. Además, el análisis de termogramas infrarrojos se realizó mediante técnicas de procesamiento de imágenes. El sistema procesó los parámetros de ambos tipos de señal con técnicas de aprendizaje automático (también conocido como Machine Learning). El desarrollo del sistema de diagnóstico se hizo con implementaciones digitales en hardware utilizando una tarjeta Xilinx PYNQ Z2 que integra un FPGA junto a un microprocesador, aprovechando así las ventajas de la adquisición y procesamiento de señales e imágenes digitales en hardware. La adquisición y procesamiento de las señales de corriente eléctrica y las imágenes termográficas se realizó con el desarrollo en hardware de componentes digitales, permitiendo la aplicación de algoritmos supervisados de clasificación por aprendizaje automático para el diagnóstico automático del estado de fallo en los motores eléctricos estudiados.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10738
Aparece en:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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