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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 es_ES
dc.creator Edgar Ulloa Hernández es_ES
dc.date 2008-04
dc.date.accessioned 2017-03-07T19:19:16Z
dc.date.available 2017-03-07T19:19:16Z
dc.date.issued 2008-04
dc.identifier 2064 - RI003993.pdf es_ES
dc.identifier.uri https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/4700
dc.description La infraestructura de invernaderos en México, ha tenido un crecimiento espectacular, y en su implementación se necesita la participación de agricultores y empresarios. De igual manera, la industria de los invernaderos se ha enfrentado a problemas como administración y financiamiento inadecuado, proveduría deficiente y poco profesional, y tecnología mal enfocada. Para hacer frente a dichos problemas, distintas áreas han unificado esfuerzos para erradicar los obstáculos mencionados. Actualmente, dentro del área de ingeniería se han realizado diferentes estudios para garantizar el funcionamiento correcto de los invernaderos. Donde los sistemas de detección de fallas y diagnóstico (SDDF), han sido áreas activas de la investigación. Estos, asumen un rol importante dentro de los sistemas de control. El objetivo principal del proceso de detección de fallas, es monitorear las condiciones de operación de los elementos involucrados de los sistemas continuos, para asegurar y validar la operación, bajo cualquier condición. Evitando así, la pérdida del producto e inversión. Y favoreciendo al óptimo desempeño del sistema. El siguiente trabajo, está enfocado al diseño e implementación de un sistema de detección de fallas usando inteligencia artificial para implementarse en sistemas de control de invernadero. El sistema de detección de fallas realizado, tiene la capacidad de supervisar las lecturas de los sensores y acciones de los actuadores involucrados. Además, de ser sencillo y de fácil implementación, ya sea por software o hardware. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad Autónoma de Querétaro es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Detección de fallas es_ES
dc.subject Invernadero es_ES
dc.subject Red neuronal artificial es_ES
dc.title Detección de fallas en sensores y actuadores para un diagnóstico de un control climático de invernadero es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Especialidad en Instrumentación y Control es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Especialidad es_ES


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Nombre: RI002064.pdf
Tamaño: 10.78Mb
Formato: PDF
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