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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 es_ES
dc.contributor Juvenal Rodríguez Reséndiz es_ES
dc.creator Luis Alberto Ángeles Hurtado es_ES
dc.date.accessioned 2019-05-14T19:55:19Z
dc.date.available 2019-05-14T19:55:19Z
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1504
dc.description Los 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.description Modern 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.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights En Embargo es_ES
dc.subject Calidad de la energía es_ES
dc.subject Clasificación es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject Perturbaciones de la calidad de la energía es_ES
dc.subject Power quality es_ES
dc.subject Classification es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Power quality disturbances es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Metodología para cuantificar el efecto de una baja calidad de la energía en un robot industrial es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.contributor.identificador RORJ840929HQTDSV02 es_ES
dc.contributor.role Asesor de tesis es_ES
dc.degree.name Maestría en Ingeniería de Calidad y Productividad es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI004576.pdf
Tamaño: 3.225Mb
Formato: PDF
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