Novelty detection y predicción de anomalías en maquinaria [GPDS-09-013].

Descripción: Es objetivo de este proyecto la realización de un sistema capaz de detectar y predecir fallos en maquinaria eléctrica a partir de señales de audio y vibración de maquinaria que funciona con normalidad. Para ello se dispondrá de una base de datos de señales de audio y vibración de maquinaria funcionando sin anomalías. A partir de esa base de datos se extraen un conjunto de características, ya previamente implementadas en Matlab. Se aplican técnicas de novelty detection para determinar si la máquina presenta algún tipo de anomalía a partir de las características extraídas de la base de datos. También se implementarán técnicas de predicción tales como filtros LPC y filtros de Kalman, para predecir a largo plazo la tendencia de las señales de audio y vibración de la maquinaria. Para ello se sintetizará una base de datos en las que las señales de normalidad se vayan degradando hasta llegar a un estado anómalo.

Requisitos: Se requiere que el alumno tenga conocimientos básicos en lenguaje de programación MATLAB, así como motivación para trabajar con procesado de señales. Habilitado para alumnos de la ETSIT y de la EUITT.

Dotación: En principio no hay dotación económica, depende de la concesión de proyecto de investigación.

Tutor/es: Jesús B. Alonso Hernández y Patricia Henriquez.