Evaluación de algoritmos de diagnóstico para mantenimiento basado en la condición en motores trifásicos W22: XGBoost, LightGBM y CatBoost

Evaluación de algoritmos de diagnóstico para mantenimiento basado en la condición en motores trifásicos W22: XGBoost, LightGBM y CatBoost

El objetivo del presente trabajo de investigación fue evaluar la eficiencia y precisión de algoritmos de diagnóstico de código abierto en el mantenimiento basado en la condición de motores, utilizando el análisis vibracional en tres dimensiones. La metodología utilizada fue de carácter experimental...

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書誌詳細
第一著者:	Chiluisa Cabezas, José Ignacio (author)
フォーマット:	masterThesis
出版事項:	2025
主題:	SENSORES INERCIALES MACHINE LEARNING MANTENIMIENTO BASADO EN LA CONDICIÓN ANÁLISIS VIBRACIONAL ALGORITMOS
オンライン･アクセス:	https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/25278
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