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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Martin Valtierra Rodriguez es_ES
dc.creator Angel Humberto Rangel Rodríguez es_ES
dc.date 2022-06-10
dc.date.accessioned 2022-06-03T14:15:56Z
dc.date.available 2022-06-03T14:15:56Z
dc.date.issued 2022-06-10
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3672
dc.description El monitoreo y detección de los daños en aerogeneradores reduce el costo de mantenimiento y alarga su tiempo de vida útil. Si el daño es detectado en una etapa temprana, el daño ligero o incipiente puede ser reparado antes de que este empeore. Por esta razón, el presente documento muestra una metodología basada en redes neuronales convolucionales y señales de vibraciones para la detección de daños en aspas (3 niveles de severidad) y rodamientos. En general, la metodología empleada consiste en la adquisición de las señales de vibraciones de cada condición de daño y la condición sana. Entonces se calcula su espectrograma para obtener una imagen del plano tiempo-frecuencia de las vibraciones. Esta imagen es segmentada y analizada mediante redes neuronales convolucionales para la detección automática de los daños. Los resultados obtenidos muestran una efectividad del 100% en la detección. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights En Embargo es_ES
dc.subject Aerogeneradores es_ES
dc.subject Redes Neuronales Convolucionales es_ES
dc.subject Vibraciones es_ES
dc.subject Daño de desbalance es_ES
dc.subject Daño de rodamientos es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Análisis tiempo-frecuencia de vibraciones y redes neuronales convolucionales para detectar daño en aerogeneradores de baja potencia 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 1041727 es_ES
dc.contributor.identificador VARM860915HGTLDR03 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


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Nombre: RI006696.pdf
Tamaño: 1004.Kb
Formato: PDF
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