Sistema acústico de detección de fallos en tiempo real

Sobreira Seoane, Manuel A. y Rodríguez Calvo, Eduardo(2022) .Sistema acústico de detección de fallos en tiempo real. XV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica.En: Universidad Politécnica de Madrid. (2022-11-22)

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
Abs_165_183681.pdf Sistema Acústico De Detección De Fallos application/pdf 1.92MB

Título de la Conferencia XV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica
Fecha de inicio de la Conferencia 2022-11-22
Fecha fín de la Conferencia 2022-11-24
Lugar de la Conferencia Universidad Politécnica de Madrid
Fecha de presentación de la Ponencia 2022
Titulo Sistema acústico de detección de fallos en tiempo real
Autor(es) Sobreira Seoane, Manuel A.
Rodríguez Calvo, Eduardo
Materia(s) Ingeniería Mecánica
Resumen En el presente documento se describe el proceso de desarrollo de un sistema genérico para la detección de fallos en tiempo real, a partir de la huella acústica del sistema a monitorizar. Se establece para ello un conjunto genérico de características, seleccionables, con el objetivo de minimizar los recursos computacionales necesarios para conseguir integrar el sistema en un hardware sencillo, de bajo costo. Se analizan los recursos computacionales necesarios para abordar la detección de fallos mediante dos técnicas: por una parte se evalúa la posibilidad de trabajar directamente con la representación tiempo-frecuencia de las señales y recurrir a técnicas de procesado de imagen para realizar la detección; por otro lado se evalúa el costo de un aproximación clásica de detección de eventos acústicos, recurriendo a características estadísticas, temporales y frecuenciales y a clasificadores conocidos (SVM, GMM, kNN).
Abstract In this paper, the process of developing a generic system for real time fault detection of faults in real time is describe. The system integrates the identification of the acoustic fingerprint of the noise signal emitted by the system to be monitored. A generic set of acoustic features is established with the aim of minimizing the computational resources necessary to integrate the system into a simple, low-cost hardware. The computational needs to carry the detection of faults out are analyzed. Two techniques are discussed: on the one hand, the possibility of working directly with the time-frequency representation of the signals and use image processing techniques to perform the detection is evaluated; on the other hand, the cost of a classical approach to the detection of acoustic events is evaluated, using statistical, temporal and frequency characteristics and known classifiers (SVM, GMM, kNN).
Palabra clave control de calidad fin de línea
clasificación de eventos
SVM
kNN
Machine Learning
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España)
Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica
Fecha 2022
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:congresoCIBIM-2022UPMEspana-Masobreira
https://doi.org/10.5944/bicim2022.121
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso conferenceObject
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
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Creado: Fri, 16 Dec 2022, 23:48:52 CET