Browsing by Author "Tobar Lomas, Carlos Ignacio"
Now showing 1 - 1 of 1
- Results Per Page
- Sort Options
Thesis Desarrollo de un modelo de inteligencia artificial para el diagnóstico de fallas en motores de inducción trifásicos(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-08) Tobar Lomas, Carlos Ignacio; Sánchez Squella, Antonio; Estay Barrientos, Danilo Alejandro; Departamento de Ingeniería Eléctrica; Rengifo Santana, Johnny WladimirLa presente memoria aborda el diagnóstico de fallas en motores de inducción trifásicos mediante aprendizaje automático, considerando el desbalance de clases propio de datos reales. Se plantea e implementa un pipeline reproducible con SVM de núcleo RBF que opera sobre señales de vibración (en la carcasa del rodamiento fallado y en el propio motor) y corrientes trifásicas. El flujo de trabajo contempla estandarización, partición estratificada en entrenamiento y prueba, ajuste de hiperparámetros vía grid search con validación cruzada y ponderación por clase, empleando F1-macro como criterio de optimización para asegurar un desempeño equilibrado entre categorías. Los resultados evidencian que la información vibracional es clave para discriminar fallas mecánicas y condición sana. El mejor compromiso entre desempeño y complejidad se obtiene con vibraciones únicamente (F1-macro aproximado de 0,98 y AUC aproximado de 1,00). La combinación de todas las señales entrega un rendimiento ligeramente peor (F1-macro aproximado de 0,97 y AUC aproximado de 1,00), mientras que el uso exclusivo de corrientes experimenta una degradación apreciable. En conjunto, el esquema propuesto demuestra alta exactitud y robustez frente al desbalance, y ofrece una base metodológica replicable para su futura implementación en sistemas de monitoreo y mantenimiento predictivo.
Política de Privacidad 
