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               <mods:abstract>Este trabajo está motivado por la creciente dependencia de la sociedad moderna de los&#xd;
sistemas autónomos y procesos tecnológicos complejos, donde disponibilidad, fiabilidad y&#xd;
seguridad son palabras estratégicas en la alta competencia industrial. Para cumplir estos&#xd;
requisitos el mantenimiento se convierte en parte imprescindible.&#xd;
En el mundo industrial el coste de mantenimiento es una parte importante del total de los&#xd;
costos operativos y una parte fundamental para que los sistemas funcionen correctamente,&#xd;
con la creciente demanda de un buen mantenimiento. Por este motivo se presenta un estudio&#xd;
de metodologías que permitan predecir las condiciones de funcionamiento de los&#xd;
componentes del sistema, dichas metodologías se basan en sistemas híbridos y redes&#xd;
neuronales en asociación con estrategias de predicción, capaces de predecir el estado futuro&#xd;
del conjunto.&#xd;
En este estudio se presenta un método de Prognosis and Health Management, donde los&#xd;
datos utilizados para caracterizar el modelo híbrido provienen de un sistema real, en el cual se&#xd;
han instalado diversos sensores analógicos y digitales para extraer sus características de&#xd;
funcionamiento. Se ha utilizado un sistema de adquisición basado en LabView mediante el&#xd;
cual es posible recoger las observaciones disponibles en el sistema, y extraer la información&#xd;
necesaria para diseñar modelos de predicción.&#xd;
Los resultado muestran que el modelo de predicción basado en un sistema hibrido puede&#xd;
seguir el estado del sistema y tiene el potencial para ser usado como herramienta de&#xd;
pronostico y diagnostico precoz de fallas.&#xd;
Para la elaboración del trabajo se han utilizado diversas herramientas informáticas, la más&#xd;
importante ha sido LabView, software de National Instruments, y MartixX de la misma&#xd;
compañía, asimismo se ha utilizado MATLAB para las simulaciones, pre-procesado y estudio&#xd;
de datos.</mods:abstract>
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