Chani Ollachica, Deidamia GiovannaFlores Flores, Dante Andre2026-07-162026-07-162026-05-27https://hdl.handle.net/20.500.12920/17238La investigación propone analizar el desempeño electromecánico de sistemas trifásicos sometidos a escenarios controlados de estrés operacional utilizando un banco predictivo en una empresa metalmecánica. El objetivo general es evaluar el comportamiento del motor bajo cargas y condiciones exigentes, generando datos que permitan identificar patrones de deterioro y estimar la vida útil remanente (RUL) mediante un algoritmo predictivo validado con métricas técnicas. El estudio se enmarca en un diseño preexperimental y se desarrolla en un entorno virtual (simulación en MATLAB/Simulink) que replica escenarios de carga eléctrica y mecánica. Se registran y procesan variables como corriente, tensión, temperatura, vibración, torque y velocidad; la información se limpia, normaliza y organiza para su análisis predictivo. El alcance se limita a un motor trifásico simulado en condiciones controladas, con vistas a futuras aplicaciones experimentales. El algoritmo predictivo adoptado es híbrido (PCA + Regresión Lineal Robusta). El flujo metodológico comprende: (i) preprocesamiento (limpieza/normalización), (ii) extracción de características (p. ej., corriente media, vibración RMS, eficiencia), (iii) PCA para reducir correlaciones y ruido, y (iv) regresión robusta para estimar tendencias y proyectar el cruce con un umbral de salud (HI), de donde se deriva la RUL. La validación contrasta las proyecciones con límites y datos del ensayo. Se definen múltiples escenarios de operación para sensibilizar el diagnóstico: base diario (umbral 1.00), conservador (umbral 0.98), alta resolución (24 muestras/día), robusto con énfasis en vibración, térmico y eléctrico (desequilibrio/sobrecorriente). Cada escenario ofrece una vista complementaria del estado del motor y mejora la confiabilidad de la predicción bajo diferentes condiciones. El modelo predictivo híbrido (PCA + Regresión Lineal Robusta) logró una eficiencia media del 89.9 %, una potencia mecánica promedio de 5614.7 W y un desequilibrio de corriente de 5.25 %, estimando una vida útil remanente entre 340 y 420 días según el escenario. Estos resultados demuestran su capacidad para anticipar fallas térmicas y eléctricas, validando su aplicación en estrategias de mantenimiento predictivo industrial.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessAnálisis de Componentes PrincipalesMantenimiento predictivoVida útil remanente.info:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.00