Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Gualdron Gonzalez, OscarOrdonez Plata, GabrielFuentes Villa, Lina Marcela2024-03-0320062024-03-0320062006https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/19026La termografía infrarroja es una metodología de inspección muy utilizada en las rutinas de mantenimiento predictivo de los sistemas de alta tensión, ya que una anomalía en el comportamiento de estos equipos se manifiesta mediante un incremento de su temperatura. El propósito de este trabajo es determinar de forma confiable el modo de operación de los transformadores de corriente y conectores de alta tensión presentes en las subestaciones de transmisión eléctrica, que se manifiestan con alteraciones térmicas superficiales, mediante una metodología que incorpora técnicas de tratamiento digital de imágenes y un algoritmo de clasificación. La metodología planteada consiste en transformar una imagen con valores de intensidades, proporcionales a la energía infrarroja incidente sobre el sensor, a otra con valores de temperatura; segmentar o aislar la región de la escena correspondiente al dispositivo de interés; extraer las zonas del objeto que presenten temperaturas superiores a una referencia térmica de operación; y finalmente, calcular los descriptores característicos que permitan determinar la criticidad de la anormalidad e identificar las posibles reflexiones solares. Los valores de estos parámetros son agrupados en un vector para cada una de las zonas, y es evaluado por una red neuronal artificial, la cual determina el estado del equipo, basándose en la normativa de la International Electrical Testing Association (NETA). Las redes neuronales utilizadas son estáticas multicapa del tipo feedforward backpropagation con funciones de transferencia sigmoidales, y arrojaron porcentajes de error menores al 2%. El correcto funcionamiento del algoritmo depende de algunas consideraciones que deben ser tenidas en cuenta a la hora de la adquisición del termograma, las cuales son especificadas en un protocolo de registro. Además, se debe tener en cuenta que este análisis se encuentra dirigido a imágenes de extensión *.IMG, provenientes de la cámara Agema 550.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/TermografíaMantenimiento PredictivoTratamiento Digital de ImágenesRedes Neuronales ArtificialesSubestaciones de Transmisión Eléctrica.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coThermographyPredictive MaintenanceDigital Image ProcessingNeuronal NetworksElectrical Transmission Substations.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)