Diagnóstico del nivel de severidad de fallo de diente roto en engranajes rectos usando algoritmos de aprendizaje automático y gráficas de Poincaré aplicados a la señal de par eléctrico de un motor de inducción

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Título : Diagnóstico del nivel de severidad de fallo de diente roto en engranajes rectos usando algoritmos de aprendizaje automático y gráficas de Poincaré aplicados a la señal de par eléctrico de un motor de inducción
Autor : Mejía Correa, María Victoria
Director de Tesis: Cerrada Lozada, Mariela
Resumen traducido: This document deals with the diagnosis of the severity level of broken tooth failure in a spur gearbox from the electrical torque signal of an induction motor. The signal mentioned was used to train machine learning algorithms such as k nearest neighbors and random forests.
Resumen : Este documento trata sobre el diagnóstico del nivel de severidad de fallo de diente roto en una caja de engranajes de dientes rectos a partir de la señal del par eléctrico de un motor de inducción. La señal mencionada fue utilizada para entrenar algoritmos de aprendizaje automático como k vecinos más cercanos y bosques aleatorios.
Palabras clave : INGENIERÍA MECATRÓNICA
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
ALGORITMOS
LOCALIZACIÓN DE FALLAS (INGENIERÍA)
RANDOM FOREST
ENGRANAJES
Fecha de publicación : jul-2022
URI : http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/23479
Idioma: spa
Pertenece a las colecciones: Grado

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