1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Morelos
4. Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
5. Tesis CENIDET
6. Tesis Doctorado
7. Tesis de Doctorado en Ingeniería Electrónica

Título:	Algoritmos de procesamiento de señales basados en el cálculo fraccionario y su aplicación en la detección, clasificación, cuantificación de disturbios eléctricos y análisis de la calidad de la energía
Autor:	Cortes Campos, Hector Martin
metadata.dc.subject.other:	Algoritmos de procesamiento de señales, cálculo fraccionario, transformadas integrales
Data:	2024-06-28
Editora:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Descrição:	Desde su invencion, las maquinas electricas se han convertido en herramientas cruciales para una amplia variedad de aplicaciones y siguen siendo de gran importancia hasta el dia de hoy. Las maquinas electricas son componentes centrales en la generacion, transmision y distribucion de energia electrica; por lo tanto, asegurar su correcto estado de funcionamiento es vital para garantizar un rendimiento adecuado. Las metodologias de deteccion y diagnostico de fallas pueden utilizarse para monitorear el estado de las maquinas electricas. Estos problemas pueden abordarse con tecnicas de clasificación basadas en caracteristicas de la senal, en las cuales se entrena un modelo de clasificación para encontrar patrones y diferencias entre el comportamiento normal y anormal de una maquina. Idealmente, el modelo entrenado deberia ser capaz de etiquetar nuevas senales para el diagnostico. Las transformadas integrales se utilizan a menudo para la extraccion de caracteristicas en muchas senales; sin embargo, en algunos casos, las caracteristicas obtenidas pueden no ser suficientes para distinguir correctamente algunas clases debido a su similitud. Las transformadas integrales de orden fraccionario permiten una representacion diferente de la senal que puede utilizarse para obtener mas informacion en comparacion con su contraparte de orden entero. Por ejemplo, mientras que la transformada de Fourier permite la descomposicion de una senal en componentes de funciones seno, la transformada de Fourier de orden fraccionario generaliza el nucleo de la transformacion, descomponiendo la senal en funciones seno de frecuencia variable, lo que permite mostrar mas informacion de la senal analizada. Este trabajo trata sobre el diagnostico de fallas en sistemas electricos empleando una metodologia de reconocimiento de patrones, la cual es equivalente a resolver problemas de clasificacion. Se proponen tres algoritmos de procesamiento de senales para la extraccion de caracteristicas: el primero utiliza la transformada de Fourier fraccionario, el segundo realiza una modificacion de la matriz de transformacion de Fourier clasico con la funcion de Mittag-Leffler, y el tercero realiza una descomposicion wavelet y, para cada nivel de descomposicion, se calcula la energia relativa wavelet en el dominio de Fourier fraccionario. Se analizaron fallas de cortocircuito en un transformador y un motor de induccion, asi como fallas en sistemas fotovoltaicos, disturbios electricos y problemas de calidad de energia. Se probaron los distintos algoritmos propuestos y se compararon los desempenos obtenidos por cada conjunto de caracteristicas para cada sistema, mostrando que algoritmo ofrece las mejores caracteristicas para cada uno de los sistemas.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
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