Detección de fallos en compresores con análisis de vibraciones

UDC.coleccionTraballos académicoses_ES
UDC.tipotrabTFMes_ES
UDC.titulacionMáster Universitario en Enxeñaría Matemáticaes_ES
dc.contributor.advisorPrieto, A.
dc.contributor.authorGarcía Hermida, Elba
dc.contributor.otherUniversidade da Coruña. Facultade de Informáticaes_ES
dc.date.accessioned2021-08-27T08:52:57Z
dc.date.available2021-08-27T08:52:57Z
dc.date.issued2021-07-20
dc.description.abstract[Resumen] El presente Trabajo de Fin de Máster tiene como objetivo principal estudiar si es posible determinar el estado de funcionamiento de un compresor de tornillo de un ciclo frigorífico. La empresa que ha propuesto el problema, COFRICO, tiene gran interés en la resolución de este problema, pues le permitiría mejorar el mantenimiento predictivo de sus instalaciones. Con este fin se desarrollará un modelo matemático simplificado del compresor que nos permitirá obtener datos manufacturados que podremos clasificar mediante distintos métodos de clasificación, todos ellos implementados en Python. Una vez comprobada la eficacia de los algoritmos de clasificación con los datos manufacturados se procederá a aplicarlos a los datos reales proporcionados por la empresa. Como los datos reales disponibles proceden de un compresor en un buen estado de funcionamiento se introduciran artificialmente datos de malfuncionamiento. Se comprobará así que es posible detectar un posible funcionamiento incorrecto del compresor y valdrá como punto de partida para que la empresa pueda seguir desarrollando el método propuesto en el trabajo.es_ES
dc.description.traballosTraballo fin de mestrado (UDC.INF). Enxeñaría matemática. Curso 2020/2021es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/28395
dc.language.isospaes_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.subjectRefrigeración y aparatos frigoríficoses_ES
dc.subjectCompresoreses_ES
dc.subjectPython (Lenguaje de programación)es_ES
dc.titleDetección de fallos en compresores con análisis de vibracioneses_ES
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication33fa4b74-9ac9-4325-9190-3f7c57a50e95
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