Estimación del tiempo de vida de una turbina a través de redes neuronales y árboles de decisión

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorRodríguez-Vázquez, Alma N.
dc.contributor.authorVázquez-Flores, Roberto C.
dc.date.accessioned2024-04-08T20:57:13Z
dc.date.available2024-04-08T20:57:13Z
dc.date.issued2024-02
dc.descriptionAl año 2024, gran parte de las industrias siguen basando sus programas de mantenimiento en un esquema preventivo y correctivo. Sin embargo, este tipo de mantenimiento ha demostrado no ser el más idóneo. Una alternativa que ha demostrado ser más eficiente es la implementación del mantenimiento predictivo. Este tipo se mantenimiento se caracteriza por el análisis de la información generada en el monitoreo de los equipos para crear modelos que ayuden a predecir su comportamiento. Una de las industrias que ha considerado introducir estos nuevos métodos predictivos para la prevención de fallos en las turbinas aéreas es la industria aeroespacial. Con el objetivo de implementar un mantenimiento predictivo en las turbinas aéreas, en este proyecto se propone la utilización de modelos basados en árboles de decisión y redes neuronales para modelar la propagación del daño dentro de los módulos de las turbinas de aviones y predecir el tiempo de vida restante de las turbinas utilizando los datos provenientes del C-MAPSS. Con esta información, un operador podrá tomar decisiones basadas en información para diseñar un mantenimiento predictivo que ayude a evitar fallos inesperados. Para probar el desempeño de ambos modelos se realizan varios experimentos y se calculan métricas que permiten evaluar la precisión y confiabilidad de las predicciones generadas.es_MX
dc.identifier.citationVázquez-Flores, R. C. (2024). Estimación del tiempo de vida de una turbina a través de redes neuronales y árboles de decisión. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Ciencia de Datos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11117/10859
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherITESOes_MX
dc.rights.urihttp://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-2.5-MX.pdfes_MX
dc.subjectC-MAPSSes_MX
dc.subjectRemaining Useful Lifees_MX
dc.subjectSensores_MX
dc.subjectRedes Neuronaleses_MX
dc.subjectCiencia de Datoses_MX
dc.titleEstimación del tiempo de vida de una turbina a través de redes neuronales y árboles de decisiónes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_MX

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
Trabajo Recepcional Roberto Carlos Vazquez Flores -TOG.pdf
Tamaño:
2.07 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar

Colecciones

DMAF - Trabajos de fin de Maestría en Ciencia de Datos