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Análisis de la calidad de ajuste de una red neuronal autoajustable aplicada en la predicción de fallas en un aerogenerador de baja potencia
ANDRES SALINAS HERNANDEZ
José Guadalupe Rico Espino
MARIA ANGELA MAGDALENA JIMENEZ GRAJALES
RAUL RAMIREZ LOPEZ
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial-CompartirIgual
14-04-1060
https://www.ecorfan.org/manuales/CIERMI/Abstract_Collection_CIERMII_17.pdf
Red neuronal
Diseño de experimentos
Energía eólica
Calidad de ajuste
Simulación
En el proceso de identificación de las señales que se encuentran presentes en un determinado sistema, resulta muy conveniente conocer de manera a priori los comportamientos que éste tendrá con base a diferentes valores de entrada, así como contar con herramientas que permitan realizar apoximaciones de dichos comportamientos debido a que la mayoría de los sistemas son analizados dinámicamente. Una técnica eficaz para poder obtener estas aproximaciones del comportamiento del sistema es mediante el uso de redes neuronales, las cuales aprenden las señales objetivo con base a un número de etapas de entrenamiento. Sin embargo, resulta conveniente validar la significancia de factores como la topología utilizada y el número de etapas de entrenamiento con respecto a la calidad de ajuste de la señal de salida y el tiempo de procesamiento que consume la red neuronal en operación. Para ello, se pueden emplear métodos como el del presente trabajo, que consiste en someter a un diseño de experimentos dichos factores. Este trabajo se realizó considerando la señal de aceleración del eje de baja velocidad de un aerogenerador de baja potencia en condiciones de falla mecánica.
ECORFAN México
Colegio de Ingenieros en Energías Renovables de Querétaro A.C.
2017
Memoria de congreso
Congreso Interdisciplinario de Energías Renovables: mantenimiento industrial, mecatrónica e Informática (septiembre 27-29, 2017)
Español
Público en general
ENERGÍA
Versión publicada
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