Publicación:
Aplicación de Técnicas de Aprendizaje Automático a la Diagnosis de Sistemas Mecánicos

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dc.contributor.authorJunquera Meana, Enrique
dc.contributor.authorRubio Alonso, Higinio
dc.contributor.authorSoriano Heras, Enrique
dc.contributor.authorBustos Caballero, Alejandro
dc.date.accessioned2024-05-21T13:01:12Z
dc.date.available2024-05-21T13:01:12Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEn la actualidad, y como consecuencia de la evolución de la cuarta revolución industrial o Industria 4.0, se dispone de una cada vez mayor abundancia de información de todo tipo. Así el presente trabajo tiene como objetivo principal la aplicación de técnicas de aprendizaje automático a la clasificación de señales de vibraciones procedentes de rodamientos de bolas, de forma que permita identificar con precisión los defectos presentes en sus componentes. El estudio se ha realizado mediante el uso de un algoritmo de aprendizaje supervisado, en particular, una adaptación y particularización del conocido como SVM Support Vector Machine mediante la aplicación MATLAB, para el tratamiento de las señales que se han adquirido en banco de pruebas.es
dc.description.abstractNowadays, as a consequence of the fourth industrial revolution or Industry 4.0 evolution, there is an increasing abundance of information of all kinds, so this work has as its main objective the application of automatic learning techniques to the classification of vibration signals from ball bearings, in such a way that they allow accurately identify present defects in their components. The study has been carried out through the use of a supervised learning algorithm, in particular, an adaptation and particularization of the one known as SVM Support Vector Machine through the MATLAB application, for the processing of the signals that have been acquired in a test bench.en
dc.description.versionversión publicada
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5944/bicim2022.205
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/19649
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.keywordsmachine learning
dc.subject.keywordsmáquinas de soporte vectorial
dc.subject.keywordsdefectos rodamientos
dc.subject.keywordsMATLAB
dc.subject.keywordsvibraciones
dc.titleAplicación de Técnicas de Aprendizaje Automático a la Diagnosis de Sistemas Mecánicoses
dc.typeconference proceedingsen
dc.typeactas de congresoes
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublicationbe37143d-ccc6-431c-9a81-43726eddceb1
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscoverybe37143d-ccc6-431c-9a81-43726eddceb1
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