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Title: Metodología para el diagnóstico de fallas en máquinas eléctricas empleando transformadas integrales de orden generalizado
Authors: Cortes Campos, Hector Martin%888196
metadata.dc.subject.other: diagnostico de fallas, maquinas eléctricas, transformada de Fourier, eigenvalores, eigenvectores
Issue Date: 2020-01-16
Publisher: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Description: En esta tesis se propone una metodología para el diagnóstico de fallas en maquinas eléctricas particu- larmente en transformadores empleando la transformada de Fourier de orden fraccionario en señales de corriente y voltaje de los devanados de un transformador. En la metodología se utiliza una corriente de falla la cual se calcula a partir del principio de pro- tecciones diferenciales, en la forma de onda de esta corriente se ve reflejada la influencia de las fallas de corto circuito en el devanado primario. Debido a que esta metodología se basa en el comportamiento de señales, esto implica etapas importantes para ser llevada a cabo, una de estas etapas es la extracción de características, en este trabajo se emplea la transformada fraccionaria de Fourier ya que en la literatura se reporta como una útil herramienta en el análisis de las señales. Para la aplicación de la transformada fraccionaria de Fourier se utilizó su forma discretizada mediante descomposición en eigenvalores y eigenvectores, se realizó un análisis de sus comportamientos y la energía de las señales. En esta metodología se considera una etapa de clasificación donde se utiliza una red neuronal artificial de tipo perceptrón ya que su implementación es sencilla y su eficiencia es alta en comparación de otro tipo de clasificadores. Para la validación de esta metodología se utilizaron datos experimentales los cuales se obtuvieron de un transformador monofásico de 1.5 kVA de tipo seco modificado para emular fallas de corto circuito en devanados. Los índices considerados para evaluar la metodología son los desempeños del clasificador y sus desviaciones estándar, lo cual se interpreta que con un mayor desempeño y una menor desviación estándar se tiene un diagnostico de falla mas preciso. Los resultados obtenidos muestran que la aplicación de la transformada fraccionaria de Fourier para la extracción de características provee un diagnóstico mas preciso en comparación al análisis en frecuencia o dominio temporal.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
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