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dc.contributor.authorLeiton Mendoza, Kevin Isaías-
dc.contributor.authorPazmiño Tenecela, Manuel David-
dc.contributor.authorEndara Vélez, Iván David, Director-
dc.date.accessioned2023-05-24T21:24:46Z-
dc.date.available2023-05-24T21:24:46Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationLeiton Mendoza, K. I.; Pazmiño Tenecela, M. D. (2020). Desarrollo de un sistema SCADA basado en algoritmo predictivo de fallas en generadores eléctricos. [Tesis de grado]. Escuela Superior Politécnica del Litoral.es_EC
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57277-
dc.description.abstractLos mantenimientos como bien sabemos ofrecen una vida útil más larga a una máquina eléctrica, pero existen problemas para identificar las anomalías en los generadores que si no se corrigen a tiempo ocurrirá daños, que puede costar elevadas sumas de dinero debido a que no se conoce su comportamiento de manera continua. Lo que insta a desarrollar un plan de mantenimiento más efectivo, capaz de predecir estas fallas y detectarlas de manera automática e inmediata llegando a crear un mantenimiento predictivo. Para poder desarrollar este mantenimiento predictivo nos basamos en un algoritmo realizado con la carta de operación de un generador y sus ecuaciones de estabilidad de torque electromagnético, torque mecánico y velocidad. Todas estas variables y sus componentes fueron analizadas con líneas de código y diagramas lógicos de bloques con la herramienta de Simulink en Matlab. Mediante estos análisis se tuvo como beneficios la anticipación de fallas, como detectar el desgaste de rodamientos debido a vibraciones producidas cuando existen armónicos en la red, debiendo retirar tal anomalía o distorsión para evitar los diferentes tipos de daño que se pudieron predecir. Estos anticipos nos trajeron como resultado un ahorro en repuestos, logrando además reducción de tiempo y costo en el mantenimiento correctivo sin necesidad de parar la máquina en periodos extensos o de emergencia no planificada. Por ende, la propuesta ofrecida no solo permite predecir daños en los generadores, sino a largo plazo nos ahorrará dinero dirigido a la reparación de daños, reinvirtiendo dicha cantidad en mejoras del sistema para brindar confiabilidad y calidad al cliente.es_EC
dc.language.isoeses_EC
dc.publisherESPOL. FIEC.es_EC
dc.subjectalgoritmo predictivoes_EC
dc.subjectSistema SCADAes_EC
dc.subjectDesarrollo de un sistema SCADAes_EC
dc.titleDesarrollo de un sistema SCADA basado en algoritmo predictivo de fallas en generadores eléctricoses_EC
dc.typeThesises_EC
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