Implementación de un algoritmo experto para la monitorización de salud estructural sobre la plataforma odroid-u3

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dc.contributor.advisorVillamizar Mejía, Rodolfo
dc.contributor.advisorPérez Gamboa, Oscar Eduardo
dc.contributor.authorAriza Ariza, Fabian Eduardo
dc.contributor.authorRibero Ramos, Oscar Andrés
dc.date.accessioned2024-03-03T22:06:45Z
dc.date.available2015
dc.date.available2024-03-03T22:06:45Z
dc.date.created2015
dc.date.issued2015
dc.description.abstractEn el presente trabajo de investigación se documentan los resultados de implementación de un algoritmo estadístico basado en Análisis de Componentes Principales (PCA), en su etapa de validación, sobre las plataformas embebidas BeagleBone Black y Odroid-U3, para la detección de fallas en estructuras. Este documento tiene como objetivo mostrar los resultados de desempeño del algoritmo de detección de fallas cuando es ejecutado en dichas plataformas. Para ello, se evaluará la factibilidad de implementación utilizando datos suministrados por el grupo CODALAB de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC, Barcelona) y el grupo CEMOS de la Universidad Industrial de Santander. Estos datos corresponden mediciones piezoeléctricas de dos estructuras básicas que son excitadas por medio de ondas guiadas: el álabe de una turbina de un avión y una tubería de acero-carbono. Los datos fueron procesados en plataformas embebidas que aprovechan el entorno computacional Linux y el lenguaje de programación Python. Las características que motivaron el uso de dicho lenguaje son: licencia de uso libre (GPL), ejecución multiplataforma, bajo requerimiento de almacenamiento en disco (95 MB aproximadamente), alto desempeño en la ejecución de algoritmos y amplio soporte en línea. El análisis del desempeño de las plataformas embebidas es evidenciado y comparado por medio de los tiempos de procesamiento y recursos de memoria usados, los cuales definen la viabilidad del uso de estos sistemas para los requerimientos de la aplicación de estudio en la Monitorización de Salud Estructural (SHM- por sus siglas en ingles).
dc.description.abstractenglishIn this research project, the results of implementing a statistic algorithm based on Principal Components Analysis (PCA), in its validation stage, on the embedded platforms BeagleBone Black and Odroid-U3 to detect structural damages, are compiled. The main objective is to show the resulting performance of the Damage Detection Algorithm when it is run in the mentioned platforms. In order to do it, the feasibility of the implementation, using the data supplied by the CODALAB group from the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC, Barcelona) and the CEMOS group from Universidad Industrial de Santander, will be evaluated. These data correspond to piezoelectric measurements from two test structures that are excited through guided waves: the blade turbine of a plane and a carbon steel pipe. The data were processed in embedded platforms that take advantage of the computational environment Linux and the programming language Python. The features that motivated the use of such language are: General Public License (GPL), multi-platform running, minimum storage requirement on the hard disk (95 MB approximately), high performance while running algorithm and sufficient online support. The analysis of the performance of the embedded platforms can be seen and compared through the processing times and the memory resources used, which define the possibility of using these systems to fulfill the requirements of the application in the Structural Health Monitoring (SHM).
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/20.500.14071/32565
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.subjectValidación
dc.subjectSistemas Embebidos
dc.subjectDetección De Defectos En Estructuras
dc.subjectTiempos De Ejecución
dc.subjectPiezoeléctricos.
dc.subject.keywordValidation
dc.subject.keywordEmbedded Systems
dc.subject.keywordStructural Damages Detection
dc.subject.keywordRuntimes
dc.subject.keywordPiezoelectric Transducers.
dc.titleImplementación de un algoritmo experto para la monitorización de salud estructural sobre la plataforma odroid-u3
dc.title.englishImplementation of an expert algorithm for structural health monitoring on the odroid-u3 platform
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