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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0es_ES
dc.contributorJuvenal Rodríguez Reséndizes_ES
dc.creatorLuis Alberto Ángeles Hurtadoes_ES
dc.date.accessioned2019-05-14T19:55:19Z-
dc.date.available2019-05-14T19:55:19Z-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1504-
dc.descriptionLos modernos sistemas de suministro y transmisión de energía eléctrica consisten en una compleja red de múltiples componentes eléctricos que incluyen en la generación de energía, transmisión, control de voltaje, suministro de energía con múltiples puntos de suministro y usos. Muchas empresas sufren pérdidas económicas cuando se producen interrupciones de energía eléctrica o incluso cuando hay anormalidades de tensión o corriente presentes en la entrega de energía. Este documento explora la sensibilidad de la calidad de la energía en las perturbaciones de potencia en el robot Nachi se examina una metodología como herramienta basada en el aprendizaje automático y herramientas estadísticas en los que se cuantifica el impacta de una baja calidad de energía en el robot industrial y cómo se puede caracterizar cuando se conectan y desconectando cargas eléctricas.es_ES
dc.descriptionModern electric power supply and delivery systems consist of a complex grid of multiple electrical components including power generation supply, transmission, voltage control, and power delivery with multiple points of supply and use. Many businesses suffer economic losses when electric power interruptions occur or even when there are voltage or current abnormalities present in the power delivery. This paper explores the power quality sensitivity of the power quality disturbances in the robot Nachi and examines a methodology as a tool based on machine learning and design of experiments in which the impact of a poor power quality in the industrial robot and how can be characterized when connecting and disconnecting electrical loads.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectCalidad de la energíaes_ES
dc.subjectClasificaciónes_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectPerturbaciones de la calidad de la energíaes_ES
dc.subjectPower qualityes_ES
dc.subjectClassificationes_ES
dc.subjectMachine learninges_ES
dc.subjectPower quality disturbanceses_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleMetodología para cuantificar el efecto de una baja calidad de la energía en un robot industriales_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.contributor.identificadorRORJ840929HQTDSV02es_ES
dc.contributor.roleAsesor de tesises_ES
dc.degree.nameMaestría en Ingeniería de Calidad y Productividades_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Ingeniería de Calidad y Productividad

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