Algoritmo de supervisión experta para la evaluación de deformaciones en tuberías piezoactuadas, basado en redes neuronales som y análisis de componentes principales (pca)

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dc.contributor.advisorVillamizar Mejía, Rodolfo
dc.contributor.advisorSandoval Cáceres, Wilmer Alexis
dc.contributor.authorReyes Combariza, Javier Mauricio
dc.contributor.authorAcuna Hernandez, Yiseth Angelica
dc.date.accessioned2024-03-03T18:42:49Z
dc.date.available2011
dc.date.available2024-03-03T18:42:49Z
dc.date.created2011
dc.date.issued2011
dc.description.abstractEl siguiente artículo presenta los resultados numéricos de la implementación de dos algoritmos expertos para la detección, localización y cuantificación de deformaciones geométricas en tuberías piezoactuadas. Los algoritmos están basados en el análisis de componentes principales (PCA, Principal ComponentsAnalysis) y redes neuronales tipo SOM (SelfOrganizedMaps). Para el entrenamiento y validación numérica de tales algoritmos, se simularon casos de daño (cambios de rigidez) de una tubería sujeta a vibraciones. En primer lugar, se realiza una introducción general de la investigación, su motivación, descripción y estado del arte referente a aplicaciones y metodología de referencia. Posteriormente, se aborda el marco conceptual que sustenta el trabajo de investigación, En la siguiente sección, se describen las diferentes etapas que componen los procesos de entrenamiento y validación de los algoritmos de supervisión desarrollado. El sexto apartado, está relacionado con la validación numérica de los algoritmos implementados en MATLAB, donde se comentan y presentan las diferentes pruebas realizadas y resultados obtenidos durante la investigación, las cuales sustentan todo el proceso de validación. Finalmente, con el presente trabajo se logró generar un algoritmo de supervisión capaz de extraer y reducir las características de las señales simuladas, para su posterior clasificación según el tipo de daño y severidad, lo cual permitió detectar y cuantificar daños en la tubería simulada.
dc.description.abstractenglishThis article presents the numerical results of the implementation of the two expert algorithms for the detection, localization and quantification of geometric deformations in pipelines piezo sense. The algorithms are based on the Principal Component Analysis (PCA) and Neural Netrworks type SOM (Self Organized Maps). For the training and numerical validation of such algorithms, were simulated cases of damage (change of rigidity) of a pipeline subject to vibrations. The first part of this report presents a general overview of the research, its motivation, description and the state of the art concerning to applications and reference methodologies. After that, the conceptual framework used on this research is explained. The next section describes the different stages that compose the processes of the training and the validation of the algorithms of supervision developed. The sixth section is dedicated to the numerical validation of the algorithm implemented in MATLAB, commenting the different tests realized and the results obtained during the investigation, which sustain the whole process of validation. Finally, with the present work it was achieved to generate an algorithm of supervision capable of extracting and reducing the characteristics of the simulated signs, for his posterior classification according to the type of damage and severity, which allowed to detect and to quantify damages in the simulated pipeline.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25521
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectDeformaciones geométricas
dc.subjectAnálisis de componentes principales (PCA)
dc.subjectDetección De Daño
dc.subjectRedes neuronales tipo SOM
dc.subjectAlgoritmo de Supervisión.
dc.subject.keywordGeometric deformations
dc.subject.keywordPrincipal Components Analysis (PCA)
dc.subject.keywordSOM Neural Networks
dc.subject.keywordDamages detection
dc.subject.keywordAlgorithm of supervision.
dc.titleAlgoritmo de supervisión experta para la evaluación de deformaciones en tuberías piezoactuadas, basado en redes neuronales som y análisis de componentes principales (pca)
dc.title.englishAlgorithm of expert supervision for the evaluation of deformations in pipelines piezo sense, based on som neural networks and principal component analysis (pca).
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Electrónica