Sistema basado en FPGA para detección de Sag y Swell en fresadora CNC mediante micro algoritmos genéticos y análisis de su dinámica ante el disturbio

Artvin Darién González Abreu

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Roque Alfredo Osornio Ríos	es_ES
dc.creator	Artvin Darién González Abreu	es_ES
dc.date	2016-08
dc.date.accessioned	2017-06-01T18:37:41Z
dc.date.available	2017-06-01T18:37:41Z
dc.date.issued	2016-08
dc.identifier	2788 - RI002966.pdf	es_ES
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/5591
dc.description	La calidad de la energía eléctrica es un factor de gran importancia para los procesos que hoy día se llevan a cabo en diferentes sectores de trabajo, en la industria se ve reflejado en parámetros como la calidad y tiempo de elaboración o servicios que esta ofrece. La calidad se ve afectada por distintas anomalías que de forma general son llamados disturbios eléctricos. Entre estos existen el sag y el swell que son variaciones de corta duración y son las que se estudian en este trabajo, en el que se desarrolla un sistema de detección para dichos disturbios. El sistema de detección está basado en una variante de una técnica moderna de optimización, llamada Micro Algoritmos Genéticos que está fundamentada en la teoría de Darwin sobre la evolución de las especies o selección natural, esta metodología se implementa en software usando MATLAB. Se realizaron pruebas en el sistema con señales sintéticas y reales adquiridas con los dos tipos de disturbios con la finalidad de validar la metodología descrita en las arquitecturas digitales. De manera conjunta se indujeron los dos tipos de disturbios eléctricos en una máquina fresadora CNC con la finalidad de analizar la afectación en los parámetros de movimiento de la máquina ante estos disturbios.	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	Calidad de la energía	es_ES
dc.subject	Sag	es_ES
dc.subject	Swell micro algoritmos genéticos	es_ES
dc.title	Sistema basado en FPGA para detección de Sag y Swell en fresadora CNC mediante micro algoritmos genéticos y análisis de su dinámica ante el disturbio	es_ES
dc.type	Tesis de licenciatura	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Ingeniería Electromecánica	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Licenciatura	es_ES