La presente tesis busca demostrar la existencia de una mejora en los niveles de fiabilidad y
eficiencia cuando se aplica la inteligencia artificial en el procedimiento de ubicación y
reconocimiento de averías en las máquinas eléctricas rotativas de imán permanente.
Las técnicas usadas para la detección e identificación de fallas para esos motores eléctricos,
guardan una relación directa con lograr que la vida útil de cada una de las partes del motor
se pueda alcanzar y no se vea limitada ante la presencia de una falla imprevista. La cantidad
de estas fallas imprevistas se logra disminuir, cuando se mejora los niveles de fiabilidad y
eficiencia en la realización de estas técnicas de ubicación y reconocimiento de averías.
Haciendo uso del análisis matemático concernientes: al sistema de aislamiento de los
devanados, al análisis de vibraciones mecánicas y al comportamiento del voltaje de
alimentación y corrientes de excitación y de inducido, se establece y se compara dos formas
de llevar a cabo una ubicación y reconocimiento de averías en las máquinas eléctricas
rotativas de imán permanente .
Por un lado se realiza la ubicación y reconocimiento de averías en base a mecanismos de
control constituidos por elementos computarizados y de automatización. Y por otro lado se
emplea la técnica propuesta en la tesis, en base a mecanismos de control conformados por
algoritmos que toman su base en los conceptos de inteligencia artificial y machine learning.Tesi
