Resumen

Los motores de buje de baja potencia se utilizan ampliamente en sistemas electromecánicos como las bicicletas eléctricas y los vehículos solares debido a su robustez y estructura compacta. Estos sistemas accionados por motores de buje (en motores de rueda) encuentran fallos previamente definidos e indefinidos durante su funcionamiento. Esto puede conducir inevitablemente a la interrupción del funcionamiento del sistema electromecánico, por lo que se producen pérdidas económicas en determinados momentos. Por lo tanto, para mantener la sostenibilidad de la operación del sistema, el motor debe ser monitoreado con precisión y las fallas son diagnosticadas considerando varios parámetros significativos del motor. En este estudio, se propone un enfoque de red neuronal artificial de retropropagación para monitorizar y diagnosticar en tiempo real los fallos del motor de buje mediante la medición de siete parámetros principales del sistema. Con el fin de construir un modelo necesario, entrenamos el modelo, utilizando un conjunto de datos compuesto por 4160 muestras donde cada una tiene 7 parámetros, mediante el entorno MATLAB hasta obtener el mejor modelo. Los resultados son alentadores y significativos para el motor específico y el modelo desarrollado puede ser aplicable a otros tipos de motores de cubo. El modelo próspero de todo el sistema se incrustó en la tarjeta microcontroladora Arduino Due y se diseñó y fabricó el prototipo de sistema móvil de monitorización y diagnóstico de fallos en tiempo real para el motor de buje.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:motor de buje, operaciones del sistema electromecánico, parámetros principales del sistema, parámetros significativos del motor, buje de baja potencia, tipo de buje, enfoque de red neuronal, sostenibilidad de las operaciones del sistema, prototipo de sistema de diagnóstico, motor de buje de potencia
• Keywords:hub motor, electromechanical system operations, main system parameters, significant motor parameters, low power hub, type of hub, neural network approach, system operations sustainability, diagnosis system prototype, power hub motor