| dc.contributor | JOSE DE JESUS RANGEL MAGDALENO | |
| dc.contributor | HAYDE PEREGRINA BARRETO | |
| dc.creator | Carlos Javier Morales Pérez | |
| dc.date | 2017-08 | |
| dc.date.accessioned | 2018-11-19T14:29:21Z | |
| dc.date.available | 2018-11-19T14:29:21Z | |
| dc.identifier | http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/808 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/2258950 | |
| dc.description | In this work, the detection of three Induction Motor fault conditions using the
Orthogonal Maching Pursuit algorithm is presented. This technique is based on nding
the sparse representation of a signal from the linear combination x = D. The
OMP algorithm was implemented into a Field Programmable Gate Array to perform
signal decomposition and obtains the sparse representation of the signal given
a dictionary (D). Then, the signal information obtained from sparse representation
is evaluated and classied by the proposed criteria. Accordingly, Broken-Rotor Bar
detection were accomplished with an accuracy greater than 93% for: Healthy bar,
Half-broken bar, and One-broken bar. The detection was performed from vibration
signals preprocessed and analyzed in frequency domain. The dictionaries were obtained
by K-Singular Value Decomposition algorithm developed in Matlab software.
The FPGA implementation is low-complexity, compact, and works at 100 MHz. | |
| dc.description | En este trabajo, la detección de tres condiciones de falla de un Motor de Inducción
usando el algoritmo Orthogonal Matching Pursuit es presentada. La técnica se basa
en la búsqueda de la representación sparse de una señal a partir de resolver la combinación
lineal x = Dα. El algoritmo OMP es implementado en un Field Programmable
Gate Array para realizar la descomposición de señales y así obtener la representación
sparse a partir de un diccionario dado (D). Después, la información obtenida es evaluada
y clasificada por criterios propuestos en este trabajo. Con ello, la detección de
Rupturas en Barras del Rotor fue realizada, con una exactitud de más del 93% para:
motor sano, motor con media barra rota y motor con una barra rota. La detección
se realizó con señales de vibración preprocesadas y analizadas en el dominio de la
frecuencia. Los diccionarios fueron obtenidos mediante el algoritmo K-Singular Value
Decomposition implementado en Matlab. La implementación en FPGA es de baja
complejidad, compacto y operable a 100 MHz. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| dc.relation | citation:Morales-Pérez CJ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Motor de inducción/Induction motor | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Clasificación de señal/Signal classification | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Barra de rotor rota/Broken rotor bar | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Escasa representación/Sparse representation | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/1 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/22 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/2203 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/330790 | |
| dc.title | Detección de ruptura en barras de motores de inducción mediante el análisis de la representación sparse de señales de vibración | |
| dc.type | Tesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
| dc.audience | students | |
| dc.audience | researchers | |
| dc.audience | generalPublic | |
