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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorRene De Jesus Romero Troncosoes_ES
dc.creatorMayra Ramírez Chávezes_ES
dc.date2020-02-28-
dc.date.accessioned2020-02-06T21:07:02Z-
dc.date.available2020-02-06T21:07:02Z-
dc.date.issued2020-02-28-
dc.identifierSensor inteligentees_ES
dc.identifiertécnicas de tiempo-frecuenciaes_ES
dc.identifiercojinetes cerámicos y metálicoses_ES
dc.identifiersupervisión de fallases_ES
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2023-
dc.descriptionLa presente tesis redacta el análisis y evaluación de una metodología novedosa propuesta para desarrollar un sensor inteligente que detecte fallas en rodamientos metálicos y cerámicos de motores de inducción mediante la implementación de técnicas tiempo-frecuencia. Esta redacción cuenta con dos procedimientos, el primero, se basa en las pruebas y el segundo en la implementación del sensor. Después de la revisión de artículos, se detectó que la mayoría de los autores dedicados al estudio de detección de fallas en rodamientos, se rigen de una base de datos en línea llamada “Case Western Reserve University Bearing Data Center Website”. Por lo que algunas pruebas fueron desarrolladas usando esta base de datos. En algunos otros artículos desarrollaban sus propias fallas, por lo que se optó en fabricar fallas de la misma magnitud en rodamientos metálicos y cerámicos. Después de la fabricación de fallas de 1mm y 2mm en la pista interior de los dos rodamientos, se realizó una base de datos que contiene las señales de vibración y corriente de los rodamientos en estado sano y con dos severidades de falla a diferentes velocidades de rotación. Para el procedimiento utilizado en las pruebas de las técnicas implementadas, el procesamiento de señales fue utilizado en primera parte para la segmentación que consta en dividir el vector adquirido en ciertos tramos de señal. Posteriormente se analiza cada tramo de señal por separado utilizando indicadores estadísticos en el dominio de tiempo, después de realizar los cálculos de los 8 indicadores sugeridos por la literatura en cada segmentación de la señal se realiza un proceso de normalización. al finalizar este proceso, la matriz de datos es sometida a un proceso de reducción característica mediante el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis discriminante lineal (LDA) para después concluir con un entrenamiento de un clasificador basado en el algoritmo K-Vecinos más cercanos (KNN).es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.subjectCIENCIAS TECNOLÓGICASes_ES
dc.subjectMETODOLOGÍAes_ES
dc.titleSensor inteligente basado en técnicas de tiempo-frecuencia para supervisión de fallas en cojinetes cerámicos y metálicoses_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidClave CV CONACyTes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificador859443es_ES
dc.contributor.identificadorROTR640929HGTMRN06es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Mecatrónica)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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