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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJuan José Saucedo Doranteses_ES
dc.creatorAlejandro García Basurtoes_ES
dc.date2021-10-12-
dc.date.accessioned2021-10-18T19:27:57Z-
dc.date.available2021-10-18T19:27:57Z-
dc.date.issued2021-10-12-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3120-
dc.descriptionEn este trabajo de tesis se propone una metodología de diagnóstico basada en el cálculo y reducción de indicadores estadísticos estimados mediante señales de vibración y corriente, fusionando los datos de dichos indicadores para la detección de fallas en el sistema de tren valvular en un motor de combustión interna (MCI). El trabajo realizado incluye la caracterización de señales de vibración y de corriente mediante cuatro indicadores estadísticos capaces de modelar la tendencia y describir cambios de las señales a lo largo del tiempo. El método propuesto introduce el uso de las técnicas de reducción de la dimensionalidad como análisis de componentes principales (PCA) y análisis discriminante lineal (LDA) las cuales tienen la capacidad de reducir la dimensión de un espacio de un conjunto original de indicadores para obtener representaciones visuales de los patrones característicos de las diferentes condiciones de operación valoradas. También, estas técnicas se utilizan para fusionar los datos de los conjuntos de indicadores reducidos con la finalidad de generar diagnósticos que contengan posibles causas diversas y problemas de enmascaramiento por ruido de fondo y para aportar más datos a la estructura de un algoritmo que se utiliza en una red neuronal capaz de clasificar diferentes severidades de falla en forma automática. El método propuesto es evaluado sobre datos experimentales adquiridos durante la operación normal y con falla del sistema valvular de un MCI en régimen de ciclo de arranque. El procesamiento de las señales de vibración y corriente adquiridas y la aplicación de la metodología de diagnóstico propuesta se realizó bajo el entorno de programación de Matlab ®. Los resultados obtenidos en patrones característicos bidimensionales presentan claramente la separación de las diferentes condiciones de operación y la clasificación de la severidad de la falla, dichos resultados demuestran que la metodología permite diagnosticar y clasificar fallas en MCI generadas en el sistema del tren valvular de forma efectiva independientemente del cilindro afectado.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectAnálisis discriminante lineales_ES
dc.subjectDetección de fallases_ES
dc.subjectFusión de señaleses_ES
dc.subjectIndicadores estadísticoses_ES
dc.subjectMotor de combustión internaes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleMetodología de diagnóstico para la detección de fallas en sistemas valvulares en motores de combustión basada en fusión de señaleses_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorGABA660220HDFRSL06es_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: Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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