Detección de fallas en motores asincrónicos mediante métodos de diagnóstico no invasivos

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorLimonte Ruiz, Alberto Andrés
dc.contributor.authorHerrera Morales, Carlos Alberto
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2018-10-16T18:38:01Z
dc.date.available2018-10-16T18:38:01Z
dc.date.issued2018-06-20
dc.description.abstractLas máquinas eléctricas de inducción son piezas fundamentales en todo proceso productivo y por lo tanto requieren de un excelente mantenimiento y unas condiciones aceptables de operación para poder cumplir efectivamente con los objetivos globales del lugar donde vaya a ser usada. El mantenimiento predictivo es una filosofía que ha sido ampliamente difundida en el sector productivo y en especial en equipos en movimiento como las máquinas eléctricas. Para estas últimas, se han desarrollado variadas técnicas de diagnóstico, pero las más aplicadas son las que involucran análisis de vibraciones, análisis espectral de corriente, análisis del flujo axial de dispersión y las más recientes que combinan modelos de simulación del comportamiento de las fallas y la aplicación de redes neuronales artificiales para identificar las fallas entre espiras del estator.en_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9823
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Departamento de Electroenergéticaen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectMáquinas Eléctricas de Inducciónen_US
dc.subjectAnálisis Espectral de Corrienteen_US
dc.subjectFallos de Origen Eléctricoen_US
dc.subjectAnálisis del Flujo Axial de Dispersiónen_US
dc.titleDetección de fallas en motores asincrónicos mediante métodos de diagnóstico no invasivosen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
Carlos Alberto Herrera Morales.pdf
Tamaño:
2.13 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
714 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Tesis de Pregrado - Ingeniería Eléctrica