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Tesis Patricia Henríquez Rodríguez 28 Enero 2016

  • Título: Advances in preventive monitoring of machinery through audio and vibration signals


Fecha: 28 enero 2016 
Autora: Patricia Henríquez Rodríguez 
Directores:

  • Dr. Miguel Ángel Ferrer Ballester
  • Dr. Jesús Bernardino Alonso Hernández


Presentación de la Tesis

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Tesis_Doctoral

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Resumen de la tesis:

El objetivo de la presente Tesis es la mejora de los sistemas de monitorización preventiva de maquinaria en diagnóstico e identificación de fallo usando señales de vibración y de audio en dos aplicaciones, cojinetes y bombas centrífugas, con especial énfasis en la etapa de extracción de características y en la utilización del audio como fuente de información.En el caso de los cojinetes la investigación se ha enfocado en la etapa de procesado de datos, proponiendo dos nuevos métodos basados en técnicas no lineales para extraer características que permitan diagnosticar e identificar fallos en cojinetes. Los métodos propuestos se basan en el operador no lineal Teager-Kaiser y en la transformada wavelet junto con la complejidad Lempel-Ziv. En el caso de bomba centrífuga, la investigación se ha centrado en el estudio de la viabilidad del uso de señales de audio como fuente de información a la hora de diagnosticar fallos en bombas centrífugas y en su comparación con el uso de señales de vibración. En el estudio se ha generado una base de datos propia en la que se han adquirido señales de audio y vibración de forma simultánea de una bomba centrífuga. Se han propuesto también 31 nuevas características para el diagnóstico de fallos de bombas centrífugas. Estas medidas han sido extraídas en diferentes dominios de la señal, como son el dominio frecuencial, el dominio cepstral y el dominio tiempo-frecuencia. También se han extraído medidas no lineales. En general, las medidas extraídas caracterizan las variaciones de energía de la señal así como su complejidad. Los resultados obtenidos usando sólo la señal de audio alcanzan tasas de éxitos del 99.73%, lo que muestra su viabilidad. En la combinación con señales de vibración, las tasas de éxito alcanzan el 100%. Asimismo, las técnicas no lineales usadas en la Tesis han sido aplicadas al estudio de la señal de voz con la finalidad de discriminar entre voz sana y patológica y entre diferentes estados emocionales. Fruto del trabajo de la Tesis se han generado 5 revistas con índice de impacto y 8 congresos.

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The objective of this Thesis is to improve the performance in condition monitoring systems in fault diagnosis using vibration and audio signals in two applications, bearings and pumps, with special emphasis in the feature extraction stage. In bearing vibration fault diagnosis, two nonlinear techniques are proposed. In centrifugal pump application, the feasibility of audio-based fault diagnosis is studied and a comparison with vibration-based fault diagnosis is carried out. A set of 31 new features are proposed for centrifugal pump diagnosis. A success rate of 99.73% is achieved using audio signals and a 100% is achieved in combination with vibration signals.