1. Repositorio Institucional UAQ
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  3. Facultad de Ingeniería
  4. Maestría
  5. Maestría en Ciencias (Mecatrónica)
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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorIsrael Zamudio Ramírezes_ES
dc.creatorDaniel Cruz Ramírezes_ES
dc.date.accessioned2025-07-04T21:16:55Z-
dc.date.available2025-07-04T21:16:55Z-
dc.date.issued2025-07-04-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11929-
dc.descriptionLos transformadores eléctricos son componentes esenciales en los sistemas eléctricos de potencia, ya que permiten adecuar los niveles de tensión para la transmisión y distribución de energía en aplicaciones industriales, comerciales y residenciales. Aunque son máquinas robustas y eficientes, están expuestos a condiciones operativas y ambientales adversas que pueden causar daños internos, particularmente en los devanados, dando lugar a fallas incipientes como cortocircuito entre espiras, fallas a tierra o arcos eléctricos. Este trabajo se enfoca en el diagnóstico temprano de fallas por cortocircuito entre espiras en un transformador seco comercial de 30 kVA, al que se le indujo una falla equivalente al 11.54% de espiras en cortocircuito entre taps. Para ello, se emplearon señales de flujo magnético de dispersión en sus componentes axial, radial y rotacional, registradas mediante un sensor de efecto Hall triaxial de bajo costo, no invasivo y fácil de instalar. Las señales fueron adquiridas a una frecuencia de muestreo de 1 kHz y procesadas para extraer indicadores estadísticos en el dominio del tiempo y componentes frecuenciales mediante la Transformada Rápida de Fourier (FFT) aplicando ventanas para calcular energía, incrementando así la robustez del sistema. Durante el procesamiento de datos, se aplicaron técnicas de selección de características como Fisher Score y análisis ANOVA, seleccionando los indicadores más relevantes por eje. Posteriormente, se unificaron las características estadísticas y de energía, y se aplicó Análisis Discriminante Lineal (LDA) para reducir la dimensionalidad y mejorar la separación entre clases. Los datos fueron validados mediante K-Fold cross-validation antes de ser clasificados con una red neuronal artificial Feed-Forward.El sistema propuesto permitió diagnosticar automáticamente el estado sano y la presencia de cortocircuito entre espiras en cada uno de los tres devanados, con precisiones de clasificación de 100% en el eje axial, 98.4% en el eje radial y 100% en el eje rotacional. Estos resultados demuestran la viabilidad de utilizar el flujo magnético de dispersión como herramienta diagnóstica efectiva y precisa en transformadores eléctricoses_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (132 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectTransformadores eléctricoses_ES
dc.subjectFlujo magnético de dispersiónes_ES
dc.subjectCortocircuito entre espirases_ES
dc.subjectIndicadores estadísticoses_ES
dc.subjectTransformada de Fourieres_ES
dc.subjectAnálisis discriminante lineales_ES
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleDiagnóstico de falla de cortocircuito entre espiras en transformadores secos mediante el análisis de flujo magnético de dispersión.es_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidORCIDes_ES
dc.contributor.tidORCIDes_ES
dc.creator.identificador0009-0007-8462-3094es_ES
dc.contributor.identificador0000-0002-8499-3948es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Mecatrónica)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator226301es_ES
dc.folioIGMAC-226301es_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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