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Título: Aplicación de la inteligencia artificial en la detección de fallas en los motores eléctricos de corriente continua de imán permanente
Asesor(es): Mendoza Auris, Carlos Julio
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Nacional del Centro del Perú
Resumen: La presente tesis busca demostrar la existencia de una mejora en los niveles de fiabilidad y eficiencia cuando se aplica la inteligencia artificial en el procedimiento de ubicación y reconocimiento de averías en las máquinas eléctricas rotativas de imán permanente. Las técnicas usadas para la detección e identificación de fallas para esos motores eléctricos, guardan una relación directa con lograr que la vida útil de cada una de las partes del motor se pueda alcanzar y no se vea limitada ante la presencia de una falla imprevista. La cantidad de estas fallas imprevistas se logra disminuir, cuando se mejora los niveles de fiabilidad y eficiencia en la realización de estas técnicas de ubicación y reconocimiento de averías. Haciendo uso del análisis matemático concernientes: al sistema de aislamiento de los devanados, al análisis de vibraciones mecánicas y al comportamiento del voltaje de alimentación y corrientes de excitación y de inducido, se establece y se compara dos formas de llevar a cabo una ubicación y reconocimiento de averías en las máquinas eléctricas rotativas de imán permanente . Por un lado se realiza la ubicación y reconocimiento de averías en base a mecanismos de control constituidos por elementos computarizados y de automatización. Y por otro lado se emplea la técnica propuesta en la tesis, en base a mecanismos de control conformados por algoritmos que toman su base en los conceptos de inteligencia artificial y machine learning.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería eléctrica y electrónica
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional del Centro del Perú.Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Grado o título: Ingeniero Electricista
Fecha de registro: 31-dic-2021; 31-dic-2021



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