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Acalán 121 26 Julio - Diciembre

Análisis de datos de sensores:develando secretos

ocultos en microf suras y otros tipos de fallas

Romero Sotelo Francisco Javier (1)
Rodríguez Blanco Marco Antonio (1)
Pérez Montejo Salatiel (1)
García Sigales Bryand (1)

RESUMEN

Este trabajo tiene como propósito analizar y explicar ABSTRACT
los datos adquiridos por sensores para la detección
temprana de microf suras y fallas estructurales en
materiales y sistemas mecánicos. Se implementó una This work is to analyze and explain the data acquired
metodología basada en el procesamiento de señales by sensors for the early detection of microcracks
de sensores de vibración, ultrasonido y emisión and structural failures in materials and mechanical
acústica, aplicando algoritmos de extracción de systems. A methodology based on the processing
características y técnicas de aprendizaje automático of signals from vibration, ultrasound and acoustic
para identif car patrones anómalos. Las señales emission sensors was implemented, applying
fueron preprocesadas mediante f ltrado digital y feature extraction algorithms and machine learning
transformadas a dominios de frecuencia y tiempo- techniques to identify anomalous patterns. The
frecuencia para un estudio más detallado. Los signals were pre-processed using digital f ltering
resultados demuestran que es posible detectar and transformed into frequency and time-frequency
microf suras incipientes con precisión alta antes domains for further study. The results demonstrate
de la aparición de síntomas visibles o funcionales that it is possible to detect incipient microcracks
y también los latidos del corazón con un algoritmo with high accuracy before the onset of visible
en Matlab. Este enfoque favorece el mantenimiento or functional symptoms and heartbeats with an
predictivo y mejora la seguridad operativa de algorithm in Matlab. This approach favors predictive
sistemas industriales y estructurales, a su vez maintenance and improves the operational safety of
monitorear el estado de salud de una persona. Se industrial and structural systems, while monitoring a
concluye que el análisis avanzado de datos de person's health status. It is concluded that advanced
sensores permite evaluar la integridad estructural analysis of sensor data allows structural integrity to
de manera más ef ciente, al tiempo que reduce los be evaluated more eff ciently, while reducing costs
costos derivados de fallas imprevistas. derived from unforeseen failures.

Palabras clave Keywords

análisis de señales, sensores, microf suras, signal analysis, sensors, micro-cracks, predictive
mantenimiento predictivo, detección de fallas. maintenance, fault detection.

(1) Profesores Investigadores de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma del Carmen, Campeche, Av. Central S/N con Fracc. Mundo Maya
CP. 24115.
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL CARMEN