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http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/12635| Título : | Mantenimiento predictivo para la supervisión de motores eléctricos aplicando técnicas de inteligencia artificial. |
| Autor : | De Los Ríos Tomalá, Gabriel Arturo |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Mendoza Merchán, Eduardo Vicente |
| Palabras clave : | INTELIGENCIA ARTIFICIAL;REDES NEURONALES;MANTENIMIENTO PREDICTO;SUPERIVISOR |
| Fecha de publicación : | 20-mar-2019 |
| Editorial : | Universidad Católica de Santiago de Guayaquil |
| Resumen : | In the present degree work, it was developed the study of a system of predictive maintenance with the use of artificial intelligence techniques, applied to an electric motor, the system is based on the analysis of variables coming from a drive and different types of sensors to present the results to the user through a SCADA system. The research had a quantitative approach because a large amount of data was analyzed in order to achieve the result. The objective of the work is to be able to estimate the state of the motor by the analysis of its data and to be able to estimate the optimal moment to carry out a maintenance. The analysis of the data is carried out by an artificial intelligence method called neural networks. As a result of the present work, it was possible to integrate all the equipment of the proposed system and be able to perform the analysis that would allow estimating an appropriate moment for a maintenance. In order to check its operation, different tests were carried out that were based on checking the acquisition, storage and analysis of the data obtained. These tests allowed to determine that the system complied with the main objective, providing reliable information to finally present it through a SCADA system. |
| Descripción : | En el presente trabajo de titulación se realizó el estudio de un sistema de mantenimiento predictivo con el uso de técnicas de inteligencia artificial aplicadas a un motor eléctrico. El sistema se basa en el análisis de variables provenientes de un variador de velocidad y diferentes tipos de sensores para poder presentar los resultados al usuario por medio de un sistema SCADA. La investigación tuvo un enfoque cuantitativo ya que se realizó un análisis de gran cantidad de datos para llegar al resultado. El objetivo del trabajo se orienta en estimar el estado del motor a través de sus variables, a fin de determinar el momento opimo para realizar un mantenimiento: El análisis de los datos se lo realizo mediante una de las técnicas de inteligencia artificial denominado redes neuronales. Como resultado del presente trabajo, se logró integrar todos los equipos del sistema propuesto y así poder realizar el análisis que permitiría estimar un momento apropiado para un mantenimiento. Con el fin de comprobar su funcionamiento, se realizaron diferentes pruebas que se basaron en comprobar si la adquisición, almacenamiento y análisis de los datos obtenidos. Dichas pruebas permitieron determinar que el sistema cumplía con el objetivo principal, brindando información fiable para finalmente presentarla a través de un sistema SCADA. |
| URI : | http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/12635 |
| Aparece en las colecciones: | Trabajos de Titulación - Carrera de Ingeniería Electrónica en Control y Automatismo |
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