Data Size Increment for Fault Detection on Rotating Machinery

Título traducido de la contribución: Incremento del tamaño de los datos para la detección de fallas en maquinaria rotativa

Producción científica: Contribución a una revistaArtículo

Resumen

En los últimos años se ha incrementado el uso de técnicas de modelamiento basado en datos para el diagnóstico de fallos en maquinaria rotativa. Estas técnicas requieren de grandes cantidades de datos que no siempre se pueden obtener pues generan altos costos y tiempo excesivo, que son difíciles de solventar desde el punto de vista económico y técnico. El presente trabajo se enfoca en el pre-procesamiento de las señales de vibración y propone un método para incrementar el número de series temporales informativas de una máquina rotativa sin el incremento del tiempo y costos en la etapa de adquisición de las señales. Como resultado se ha obtenido una ampliación de 315 señales en la fase de adquisición de datos a 429000 luego de la aplicación del método; cantidad adecuada para la construcción de modelos basados en datos, incluso de deep learning para la detección de fallos en maquinaria rotativa.
Título traducido de la contribuciónIncremento del tamaño de los datos para la detección de fallas en maquinaria rotativa
Idioma originalInglés estadounidense
Páginas (desde-hasta)41-48
Número de páginas8
PublicaciónBISTUA
Volumen17
N.º17
EstadoPublicada - 20 ene. 2019

Palabras clave

  • Bearings
  • Data acquisition
  • Pre-processing
  • Signals

Areas de Conocimiento del CACES

  • 727A Diseño industrial y de procesos

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Incremento del tamaño de los datos para la detección de fallas en maquinaria rotativa'. En conjunto forman una huella única.

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