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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorÁlvarez Mayorga, Edison Homero-
dc.contributor.authorShulca Andrade, Jonathan Javier-
dc.date.accessioned2020-09-01T20:14:43Z-
dc.date.available2020-09-01T20:14:43Z-
dc.date.issued2020-08-
dc.identifier.othert1718si-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/31315-
dc.descriptionRESUMEN EJECUTIVO La importancia de esta investigación radica en que se trata de un tema que está en auge y con el cual se puede prever de soluciones a la comunidad productiva. La presente investigación pretende ser un aporte significativo a las compañías poseedoras de maquinarias con motores trifásicos de corriente alterna, debido a que brindará seguridad a los operadores sobre un funcionamiento de maquinaria libre de fallos. El presente proyecto pretende ser de utilidad práctica en las áreas de Ingeniería en Sistemas e Ingeniería Industrial debido a que por medio de la utilización de herramientas informáticas se puede obtener información sobre el estado de los motores trifásicos de corriente alterna en tiempo real, mediante lo cual los operadores pueden anticipar fallos que se pueden presentar en motores trifásicos de corriente alterna y adelantarse a sus soluciones, lo cual reducirá las pérdidas ocasionadas por el paro imprevisto de las máquinas. La solución propuesta está basada en la línea de investigación que trata la Inteligencia Artificial, la cual se basa en desarrollar sistemas inteligentes, en este caso por medio de la utilización de una red neuronal convolucional, los fallos en motores trifásicos serán detectados en sus primeras etapas para aplicar correcciones inmediatas. Con este proyecto los principales beneficiarios serán las empresas que en su producción utilicen maquinarias rotativas, debido a que la producción nunca se vería detenida si los fallos fueran previstos.es_ES
dc.description.abstractABSTRACT The importance of this research lies in the that it is a topic that is booming and with which solutions can be foreseen to the productive community. This research is intended to be a significant contribution to companies possessing machinery with three-phase alternating current motors, because it will provide operators with safety on fault-free machinery operation. This project is intended to be of practical use in the areas of Engineering in Systems and Industrial Engineering because through the use of computer tools information can be obtained on the status of three-phase ac motors in real time, whereby operators can anticipate failures that can occur in three-phase alternating current motors and anticipate their solutions , which will reduce losses caused by unforeseen machine shutdown. The proposed solution is based on the line of research that deals with Artificial Intelligence, which is based on developing intelligent systems, in this case through the use of a convolutional neural network, failures in three-phase motors will be detected in their early stages to apply immediate corrections. With this project, the main beneficiaries will be the companies that use rotating machinery in their production, because production would never be stopped if the failures were foreseen.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales e Informáticaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectMotores trifásicos - falloses_ES
dc.subjectMotores de inducciónes_ES
dc.titleDesarrollo de una red neuronal convolucional para la detección de fallos en maquinaria rotativa en tiempo reales_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis Ingeniería en Sistemas Informáticos y Computacionales

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