Publicación:
Sistema acústico de detección de fallos en tiempo real

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.authorSobreira Seoane, Manuel A.
dc.contributor.authorRodríguez Calvo, Eduardo
dc.date.accessioned2024-05-21T13:02:32Z
dc.date.available2024-05-21T13:02:32Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEn 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).es
dc.description.abstractIn 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).en
dc.description.versionversión final
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5944/bicim2022.121
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/19886
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (España), Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica
dc.relation.centerE.T.S. de Ingenieros Industriales
dc.relation.congressXV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica. Madrid, España, 22-24 de noviembre de 2022. CIBIM 2022
dc.relation.departmentMecánica
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.keywordscontrol de calidad fin de línea
dc.subject.keywordsclasificación de eventos
dc.subject.keywordsSVM
dc.subject.keywordskNN
dc.subject.keywordsMachine Learning
dc.titleSistema acústico de detección de fallos en tiempo reales
dc.typeconference proceedingsen
dc.typeactas de congresoes
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