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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http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/23479
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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