Sensor inteligente basado en técnicas de tiempo-frecuencia para supervisión de fallas en cojinetes cerámicos y metálicos

Mayra Ramírez Chávez

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Rene De Jesus Romero Troncoso	es_ES
dc.creator	Mayra Ramírez Chávez	es_ES
dc.date	2020-02-28
dc.date.accessioned	2020-02-06T21:07:02Z
dc.date.available	2020-02-06T21:07:02Z
dc.date.issued	2020-02-28
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2023
dc.description	La 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.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	Sensor inteligente	es_ES
dc.subject	técnicas de tiempo-frecuencia	es_ES
dc.subject	cojinetes cerámicos y metálicos	es_ES
dc.subject	supervisión de fallas	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Sensor inteligente basado en técnicas de tiempo-frecuencia para supervisión de fallas en cojinetes cerámicos y metálicos	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.creator.tid	Clave CV CONACyT	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	859443	es_ES
dc.contributor.identificador	ROTR640929HGTMRN06	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES