Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Quiroga Méndez, Jabid EduardoBorras Pinilla, CarlosOviedo Castillo, Silvia Juliana2024-03-0320112024-03-0320112011https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/26363El trabajo descrito en este documento consistió en la validación experimental de la técnica MCSA (Motor Current Signature Analysis) usando como banco de pruebas motores de inducción de 2 HP, 4 polos en los cuales se indujeron las fallas correspondientes a corto circuito en el devanado del estator y barras rotas. La experimentación arrojó resultados favorables en condiciones de carga específicas, para cada tipo de falla, así, para la falla de corto circuito, la adición de carga desfavorece notoriamente la capacidad de detección de los indicadores de falla señalados en la literatura. Por su parte, el indicador de la falla de barras rotas mostró mejoría en la detección con niveles de carga elevados. Adicionalmente, se empleo máquinas de soporte vectorial para realizar una arquitectura de detección y diagnóstico de fallas en motores. Los parámetros usados para la clasificación fueron seleccionados empleando pruebas con los diferentes clasificadores biclase y métodos estadísticos. Estos parámetros fueron los parámetros usuales, propuestos por la técnica MSCA, que tuvieron poca efectividad y algunos parámetros estadísticos del dominio del tiempo, que mostraron una efectividad satisfactoria en la clasificación. Dicha efectividad fue medida en términos del error de entrenamiento y validación, así como el número de vectores de soporte. La validación de la arquitectura de detección y diagnóstico de fallas fue propuesta usando validación cruzada con el 50% de los datos por ensayo.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Motor de inducciónMáquinas de Soporte VectorialClasificadorDetección de fallasMCSA."Detección de fallas en motores de inducción usando mcsa (motor current signature analysis) y máquinas de soporte vectorial "Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coInduction MotorSupport Vector MachinesClassifierFault detectionMCSA.Fault detection in an induction motor using mcsa (motor current signature analysis) and support vector machines.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)